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新兴的神经影像学研究研究了大脑的变化，目的是收集足够的数据点以检查在关键发育时期的变化轨迹。然而，当前的研究通常受到现在可用的时间点的限制。我们证明应认真对待这些限制，并且具有两个时间点的研究应集中在特定问题（例如，群体级别或干预效果）上，而个人差异和调查对这些差异的原因和后果的复杂问题应延期，直到可以将其他时间点纳入变化模型。我们生成了基础纵向数据和拟合模型，并在1000个样本中使用2、3、4和5个时间点。即使在几乎没有时间点的情况下也可以平均恢复固定效果，但两个时间点模型的个体差异的恢复尤其较差，在r = 0.41的情况下与真实的个体参数相关 - 这意味着这些分数仅按预期的是差异的16.8％，模型具有更多的时间点，更准确地恢复了生长参数；然而，三个时间点模型的参数恢复仍然很低，左右左右相关。我们认为，在纵向分析中对时间点的早期子集进行初步分析，应集中于这些平均值或组级别的效果，并且应在最大化可用时间点的样本中解决个体差异问题。我们以对研究人员使用早期时间点模型的建议进行结论，包括预注册的想法，对2个时间点结果的仔细解释以及将纵向分析视为动态，在此期间发现附加信息随着其他信息的可用而更新。
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