분할 선형 성장모형(piecewise linear growth model)은 비선형 성장궤적을 가지는 종단자료의 분석에 유용하다. 분할 선형 성장모형에서는 변곡점을 기준으로 측정기간을 복수의 구간으로 나누고 각 구간에 개별적인 선형모형을 적용함으로써 비선형 성장궤적을 모형화할 수 있을 뿐만 아니라 성장요인에 대해 직관적이고 이론적으로 의미 있는 해석이 용이하다. 이러한 장점에 더해서, 변곡점에서 발생하는 변화로 인해 성장궤적이 연결되지 않는 불연속 성장궤적(이하 ‘도약’) 또한 모형화가 가능하다. 그러나 이러한 장점은 분할성장모형의 적용에서 자주 간과된다. 본 연구에서는 도약을 포함한 분할 선형 성장모형의 모수화 방법을 개괄하고 분할 선형 성장모형의 적용에서 자료에 실재하는 도약을 생략할 때 발생할 수 있는 모수 추정의 편향과 적합도의 변화를 시뮬레이션을 통해 확인하였다. 다양한 크기의 도약이 존재하는 불연속 성장궤적을 기반으로 자료를 생성하고 이를 Harring 등(2006)이 제안한 분할 선형 성장모형으로 분석하였다. Harring 등(2006)의 모형은 이론에 기반 하여 선험적으로 변곡점을 설정하는 대신, 자료로부터 변곡점의 위치를 추정한다. 따라서 본 연구의 결과를 통해 도약의 생략으로 인해 발생할 수 있는 변곡점 추정의 편향 또한 확인하였다. 분석 결과, 도약의 크기가 커질수록 이를 포함하지 않는 분할 선형 성장모형의 결과에서 모수 추정의 편향이 대체로 커지고 모형의 적합도가 낮아졌다. 모수 추정의 편향은 성장요인의 종류에 따라 그 양상이 달랐다. 본 연구의 결과는 분할 선형 성장모형의 적용에서 도약을 추정하거나 실증적으로 검정하는 것이 대부분의 경우 더 적절함을 시사한다. 마지막으로 본 연구의 결과를 토대로 분할 선형 성장모형의 적용을 위한 전략을 제안하였다.