sem验证一定要三个题项吗

最好不要少于三个。

1.模型中潜变量至少应为两个 ( Bollen, 1989)

2.量表最好为七级尺度 (Lubke &Muthén, 2004)

3.每个潜变量至少要有三个题目， 五~七题为佳 (Bollen, 1989)

4.每一指标不得横跨到其它潜变量上 (Cross-loadings5.问卷最好引用自知名学者，尽量不要自己创造

6.理论架构要根据学者提出的理论作修正

7.模型主要潜变量维持在5个以内，不要超过7个

如果是即将开始学习仪器操作的管理人员，建议先系统学习理论知识，再找专业的仪器工程师培训。如果是学生，要使用电镜，从安全角度考虑，1、2、3几项通常是值机人员完成的。我可以简单的向你介绍一下：1、主要是电源，只要能正常开机，一般无问题；2、加高压前一般要达到额定真空，否则气体电离度大、损伤电子枪，但是电镜软件一般都已经设置好，不到工作真空，根本加不上去高压，所以只要能够加高压，也无其他特别的问题；做完电镜关闭高压，等30秒以上，待灯丝冷却后再放气为宜，主要也是为了保护电子枪；3、样品台有它的额定移动距离，包括平面方向和上下方向，平面方向移动到极限时会有报警提示，看到提示往回移动即可。高度方向也如此，但是要注意向上移动时，要缓慢，要防止坚硬的试样撞击上方的探测器和极靴，损坏设备；4，电子束与试样作用，可激发出多种信号，如二次电子信号（用于形貌观察），背散射电子信号（用于区分微区成分)、俄歇电子信号(用于表面元素分析）、特征X射线（用于内部元素分析）、阴极荧光（用于发光材料研究），这些信号已经被有效的加以利用，这是一门独立的学科，若需要详细了解，你需要系统地学习一下。

SD：标准差（StandardDeviation），又常称均方差，标准差是离均差平方和平均后的方根，用σ表示。标准差是方差的算术平方根。标准差能反映一个数据集的离散程度。平均数相同的，标准差未必相同。

SEM：标准误（StandardErrorofMean），即样本均数的标准差，是描述均数抽样分布的离散程度及衡量均数抽样误差大小的尺度，反映的是样本均数之间的变异。标准误不是标准差，是多个样本平均数的标准差。

标准差与标准误都是数理统计学的内容，两者不但在字面上比较相近，而且两者都是表示距离某一个标准值或中间值的离散程度，即都表示变异程度，但是两者是有着较大的区别的。

首先要从统计抽样的方面说起。

标准差：表示的就是样本数据的离散程度。标准差就是样本平均数方差的开平方，标准差通常是相对于样本数据的平均值而定的，通常用M±SD来表示，表示样本某个数据观察值相距平均值有多远。从这里可以看到，标准差受到极值的影响。标准差越小，表明数据越聚集；标准差越大，表明数据越离散。标准差的大小因测验而定，如果一个测验是学术测验，标准差大，表示学生分数的离散程度大，更能够测量出学生的学业水平；如果一个测验测量的是某种心理品质，标准差小，表明所编写的题目是同质的，这时候的标准差小的更好。标准差与正态分布有密切联系：在正态分布中，1个标准差等于正态分布下曲线的68.26%的面积，1.96个标准差等于95%的面积。这在测验分数等值上有重要作用。

标准误：表示的是抽样的误差。因为从一个总体中可以抽取出无数多种样本，每一个样本的数据都是对总体的数据的估计。标准误代表的就是当前的样本对总体数据的估计，标准误代表的就是样本均数与总体均数的相对误差。标准误是由样本的标准差除以样本容量的开平方来计算的。从这里可以看到，标准误更大的是受到样本容量的影响。样本容量越大，标准误越小，那么抽样误差就越小，就表明所抽取的样本能够较好地代表总体。

拓展资料

标准差（StandardDeviation），在概率统计中最常使用作为统计分布程度（statisticaldispersion）上的测量。标准差定义是总体各单位标准值与其平均数离差平方的算术平均数的平方根。它反映组内个体间的离散程度。

假设有一组数值X1,X2,X3,......XN（皆为实数），其平均值（算术平均值）为μ，

标准差也被称为标准偏差，或者实验标准差，公式为

标准误用来衡量抽样误差。标准误越小，表明样本统计量与总体参数的值越接近，样本对总体越有代表性，用样本统计量推断总体参数的可靠度越大。因此，标准误是统计推断可靠性的指标。

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