आमतौर पर, जब एक अनुदैर्ध्य डिजाइन में निरंतर लेकिन तिरछे परिणाम के उपायों का सामना होता है (जैसे, एक-विषय के प्रभाव के साथ) सामान्य दृष्टिकोण परिणाम को सामान्यता में बदलना है। यदि स्थिति चरम है, जैसे कि छंटनी की गई टिप्पणियों के साथ, किसी को फैंसी मिल सकता है और एक टोबाइट ग्रोथ वक्र मॉडल का उपयोग कर सकता है, या कुछ ऐसे।
लेकिन मैं एक नुकसान में हूं जब मैं ऐसे परिणाम देखता हूं जो आम तौर पर कुछ निश्चित समय बिंदुओं पर वितरित किए जाते हैं और फिर दूसरों पर भारी तिरछा होते हैं; परिवर्तन एक रिसाव प्लग कर सकता है लेकिन दूसरा वसंत। ऐसे मामले में आप क्या सुझाव दे सकते हैं? क्या मिश्रित प्रभाव वाले मॉडल के "गैर-पैरामीट्रिक" संस्करण हैं जिनके बारे में मुझे जानकारी नहीं है?
नोट: एक लागू उदाहरण ज्ञान परीक्षण स्कोर होगा / शैक्षिक हस्तक्षेप की एक श्रृंखला के बाद। स्कोर सामान्य से शुरू होता है, लेकिन बाद में पैमाने के उच्च अंत में क्लस्टर होता है।