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结构方程模型数据要求

首先要保证样本量,一般来说至少200,主要是为了得到稳定的参数估计结果,不够两百的话基本上你跟审稿人或者答辩老师也没法交代.第二是所用数据协的方差-协方差矩阵要满足正定的条件,这个如果你不满足,使用软件时也往往会报错的,得不到参数估计结果.其他的要求就不算很严格了,跟一般的数据分析所需满足的要求差别不大了.

不一定,你只要可以满足结构方程的基本使用条件,其他数据也可以的,比如实验数据,什么反应时错误率这些的也是可以的 只要你的样本容量不要过小,甚至协方差矩阵也未必要正定

(一)同时处理多个因变量 结构方程分析可同时考虑并处理多个因变量.在回归分析或路径分析中,就算统计结果的图表中展示多个因变量,其实在计算回归系数或路径系

SEM为大样本分析法.样本愈大愈好至少希望100个样本以上至于要多少变数其实多少是没有关系不过建议在20个变量以内但其实40~50个变量也没问题只是变量惫多,模型拟合度就可能变差

可以的,结构方程模型不过是变量之间关系的建模而已,具体数据怎么来不用关心.

是的,常规的要求就是多元正态性.如果不服从则需要改用其他估计方法了.

应该可以的,只要满足各个指标之间属于同一类性质的问题,有目标层,指标层等就行,建议你看看相关书籍.

最好是大于0.9,甚至于大于0.95,这些拟合指标的临界值都是通过大量的数据模拟得到的,也就是说如果达不到这些指标,模型很可能就是误设模型,不过我也有看到一

结构方程模型(StructuralEquationModeling,SEM) 结构方程模型是社会科学研究中的一个非常好的方法.该方法在20世纪80年代就已经成熟,可惜国内了解的人并不多.“在社会科学以及经济、市场、管理等研究领域,有时需处理多个原因、多个结果的关系,或者会碰到不可直接观测的变量(即潜变量),这些都是传统的统计方法不能很好解决的问题.20世纪80年代以来,结构方程模型迅速发展,弥补了传统统计方法的不足,成为多元数据分析的重要工具. 学习社会科学研究方法里的结构方程模型需要具备的数学基础:代数、几何(中学阶段)及高等数学、线性代数、解释几何(大学阶段)等.

结构方程模型涉及建模,数据导入、运行、结果输出、结果分析等环节.您问的这个问题很奇怪,不懂您想了解什么.(南心网 结构方程模型)

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