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sem方差估计

发布时间:2020-12-05 19:01:03

1、如何计算 pooled SEM

当各处理组重复数不等(非均衡数据)时,SEM要表示为“pooled SEM”

论文中pooled SEM如何计算?

【文献3】

在SPSS分析中:

(1)当重复数不等(非均衡数据)时,SEM即是S SPSS“选项-描述性统计”输出结果中的“标准 误差”的平均值(因各处理组不相等)。如【例2】,Pooled SEM=(1.388+1.267+1.267+1.388)/4=1.328  

在SAS分析中:

(2)当重复数不等(非均衡数据)时,SEM即是SAS“最小二乘均值”输出结果中的“标准误差”的平均值(因各处理组不相等)  

【例2】 4种饲料对仔猪增重的影响

group  gain(kg)  

1  47  47  44  42  42  

2  33  39  41  33  34  35  

3  23  25  23  29  28  20  

4  28  24  25  20  23  

SPSS输出结果:

只截取的一部分,内容很长,可以去原文章看一下,SD、SE、SEM、Pooled SEM的计算

2、数据不是多元正态分布怎么用sem

可以应用变量变换的方法,将不服从正态分布的资料转化为非正态分布或近似正态分布。常用的变量变换方法有对数变换、平方根变换、倒数变换、平方根反正玄变换等,应根据资料性质选择适当的变量变换方法。
1、对数变换 即将原始数据X的对数值作为新的分布数据:
X’=lgX
当原始数据中有小值及零时,亦可取X’=lg(X+1)
还可根据需要选用X’=lg(X+k)或X’=lg(k-X)
对数变换常用于(1)使服从对数正态分布的数据正态化。如环境中某些污染物的分布,人体中某些微量元素的分布等,可用对数正态分布改善其正态性。
(2)使数据达到方差齐性,特别是各样本的标准差与均数成比例或变异系数CV接近于一个常数时。
2、平方根变换 即将原始数据X的平方根作为新的分布数据。
X’=sqrt(X)
平方根变换常用于:
1)使服从Poission分布的计数资料或轻度偏态资料正态化,可用平方根变换使其正态化。2)当各样本的方差与均数呈正相关时,可使资料达到方差齐性。
3)倒数变换 即将原始数据X的倒数作为新的分析数据。
X’=1/X
常用于资料两端波动较大的资料,可使极端值的影响减小。
4、平方根反正旋变换 即将原始数据X的平方根反正玄值做为新的分析数据。
X’=sin-1sqrt(X)
常用于服从二项分布的率或百分比的资料。一般认为等总体率较小如<30%时或较大(如>70%时),偏离正态较为明显,通过样本率的平方根反正玄变换,可使资料接近正态分布,达到方差齐性的要求。

3、SEM中,为什么要固定因素载荷或定因素方差

固定一个系数才能拟合出来

4、Excel中计算标准误

 

数据如图

1、如果是要计算标准偏差,可用公式 =STDEVP(C2:C11)

2、如果是要计算与某个值的标准误差,如图数据要计算数据与20的标准误差,则可用数组公式:{=SQRT(AVERAGE((C2:C11-20)^2))}  (输入公式后同时按下Ctrl+Shift+Enter完成输入,{}是自动生成的,不是人工输入的)

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