LGCM（Latent Growth Curve Models，潛增長曲線模型）是一種縱向追蹤數據分析中常用的模型，用於探索事物隨時間變化發展的過程。
LGCM可以生成截距因子和斜率因子，其中截距因子的均值描述初始狀態，方差表示差異程度或離散程度，數值越大，表示個體間初始差異越大。斜率因子的均值表示平均增長率，方差表示個體間增長率差異大小，數值越大，表示個體間發展變化軌跡的差異越大。
LGCM分為無條件模型和有條件模型。無條件模型包括無條件線性模型、無條件自由估計模型、無條件非線性模型，主要單純描述某一事物隨時間變化進程。有條件模型包括時不變協變數LGCM、時變協變數LGCM、並行LGCM、多變數LGCM，這些模型會考慮其他因素的影響。
例如，LGCM可以用於研究個體在發展過程中的行為變化，如衝動或尋求刺激的傾向，或者用於分析個體在遭受虐待和飲酒習慣方面的變化。此外，LGCM也可以先構建無條件模型來探索某一變數隨時間發展變化，之後構建有條件模型來探討其他變數對這一變數發展變化的影響。