L'évaluation de mesures subjectives, comme la qualité de vie, prend une place de plus en plus importante en recherche clinique et en épidémiologie. Dans ce domaine, les données sont fréquemment recueillies de manière longitudinale afin de permettre de décrire l'évolution du critère d'intérêt dans le temps. La méthode la plus adéquate pour analyser des mesures subjectives recueillies longitudinalement reste à identifier. Elle peut être basée sur l'approche classique ou l'approche Théorie de Réponse aux Items (IRT) et doit prendre en compte le caractère latent du critère d'intérêt ainsi que la spécificité des données longitudinales. Une étude de simulation a été mise en place afin de comparer trois méthodes d'analyse de variables latentes longitudinales. Deux de ces méthodes sont basées sur la variable latente (IRT). La dernière méthode repose sur le score (approche classique). Trois critères de performance ont été évalués afin de pouvoir comparer chaque méthode: le risque de première espèce, la puissance et le biais des estimations. Ces critères peuvent être affectés par : (i) l'effectif de l'échantillon, (ii) le nombre d'items, (iii) la corrélation entre les deux mesures et (iv) la variance de la variable latente. Ainsi, plusieurs scénarios ont été envisagés combinant différentes valeurs de paramètres. Cette étude montre des résultats différents en termes de risque de première espèce et de puissance pour les trois méthodes car elles sont toutes affectées par la valeur des quatre paramètres déjà cités.