在该模型中，c为由X→Y的总效应，a是X→M的效应，b是控制了X的影响后M→Y的效应，c'是在控制了M的影响后X→Y的效应 由模型可知，c（总效应）=c'（直接效应）+ab（间接效应），中介效应即间接效应，中介效应检

在该模型中，c为由X→Y的总效应，a是X→M的效应，b是控制了X的影响后M→Y的效应，c'是在控制了M的影响后X→Y的效应 由模型可知，c（总效应）=c'（直接效应）+ab（间接效应），中介效应即间接效应，中介效应检

http:www-gap.dcs.st-and.ac.uk~historyMathematiciansNeyman.html这是一个介绍数学家生平的网站上关于Neyman部分。“Jerzy Neyman（1894－1981）及 E

LEfSe[1]是一种用于发现高维生物标识和揭示基因组特征的软件。包括基因，代谢和分类，用于区别两个或两个以上生物条件（或者是类群）。该算法强调的是统计意义和生物相关性。让研究人员能够识别不同丰度的特征以及相关联的类别。 LEfSe通

统计学中“SEM”的意思是误差。统计【tǒng jì】释义：大量数据的收集、分析、解释和表述。造句：主持和进行,由总干事指定的统计调查的有关单位进行协调。从制药行业的立场来看，患病人口统计也令其不得不加快进程。分析了太阳活动21周

https:www.sohu.coma386218186_698752 目前，空间计量经济学研究包括以下四个感兴趣的领域： 计量经济模型中空间效应的确定； 合并了空间影响的模型的估计；空间效应存在的说明、检验和诊断；空间预测

回归分析中LM lag，LM error后面的DF value frob代表什么，哪一个是概率值?这一列（MIDF这列）读下来就是Moran's I 的均值之类的东西（MI）等于-0.17，下面是各个LM检验的自由度，（LM检验

P值（P value）就是当原假设为真时所得到的样本观察结果或更极端结果出现的概率。如果P值很小，说明原假设情况的发生的概率很小，而如果出现了，根据小概率原理，我们就有理由拒绝原假设，P值越小，我们拒绝原假设的理由越充分。总之，P值越小，

p值小于0.05被认为是确定实验数据可靠性的金标准。这个标准支持了大多数已发表的科学结论，违反这一标准的论文很难发表，而且也很难得到学术机构的资助。然而，即使是菲舍尔也明白，统计显著性的概念以及支撑它的p值具有相当大的局限性。P值研究P值

结构方程模型(Structural equation modeling, SEM)是一种融合了因素分析和路径分析的多元统计技术。它的强势在于对多变量间交互关系的定量研究。在近三十年内，SEM大量的应用于社会科学及行为科学的领域里，并在近几年

1、放大率：与普通光学显微镜不同，在SEM中，是通过控制扫描区域的大小来控制放大率的。如果需要更高的放大率，只需要扫描更小的一块面积就可以了。放大率由屏幕照片面积除以扫描面积得到。所以，SEM中，透镜与放大率无关。2、场深：在SE

本身的假设不符合现实情况。根据相关资料查询显示，自变量存在共线性问题在进行线性回归分析时，很容易出现自变量共线性问题，通常情况下VIF值大于10说明严重共线，VIF大于5则说明有共线性问题。上面那个是相关系数，&gt0.7算是高度相

SPSS中，R指的是复相关系数，R^2用于反映回归方程能够解释的方差占因变量方差的百分比。在统计模型中，R是相关系数或复相关系数。R^2表示可决系数。例如：存在一个自变量和一个因变量：相关系数一般用r表示，相关系数的含义是自变量与因变量波

Z值是一个热力学术语。在热力致死时间曲线上，Z值为直线横过一个对数周期时所所改变的温度数(℃)；定义：热力致死时间成10倍增加或减小时，所对应的杀菌温度的变化值；Z 值越大，微生物的耐热性越强；Z值与D值一样，与原始菌数无关，是微生

组间系数差异检验的结果：直接看最后一个表的Sig(双侧）,可以看到是.000，说明差异显著，一般Sig值小于.05就可以认为是显著了，这个配对T检验的结果表达的时候就说E1和E2在.01水平上差异显著即可。SEM（包括AMOS）是通过比较

统计学中“SEM”的意思是误差。统计【tǒng jì】释义：大量数据的收集、分析、解释和表述。造句：主持和进行,由总干事指定的统计调查的有关单位进行协调。从制药行业的立场来看，患病人口统计也令其不得不加快进程。分析了太阳活动21周

路径系数也就是标准化回归系数，取值范围是(-1，1)。路径系数的显著性检验涉及两个统计量，一个是路径系数的值，一个是标准误因此我们不可能单凭路径系数的大小来判定其是否显著，就算就路径系数接近1，如果标准误更大，那路径系数的t检验值也会相当小

CFA的模型拟合度算法如下：模型的拟合度是用R和R方来表示的，一般大于0.4就可以了，你的拟合度还不错；自变量的显著性是根据各个自变量系数后面的Sig值判断的，如果小于0.05可以说在95%的显著性水平下显著，小于0.01就可以说在99%的

1、残差均方大。包括测量误差大，模型外有显著因子，误差自相关，或者真实不显著项未并入残差均方中。2、共线性。方差膨胀因子太大。3、该因子取值范围或波动范围太小，导致效应小。4、模型外因子与该因子存在交互作用，把因子效应抵消。5、该自