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
计算SEM自由度有两种方法:1、 一种是计算数据中observed variables indicators (变量)
之间的相关系数(correlations)的个数,一般用k来表示变量的个数,其相关系数的个数则为 k X
(k–1) / 2。如你的例子中有12个变量,它们之间的相关系数应该有12 X 11 / 2 = 66。
2、另一种是计算数据所有变量之间的variance-covariance (方差-协方差) 的个数,公式为 k X (k + 1) / 2。在本例中,共有
12 X 13 /2 = 78。
3、“模型所需的信息”也有两种对应的算法。与相关系数对应的算法是模型中所需估计的parameters
(参数),包括factor loadings (因子负荷,即λ,本例中有12个)、coefficients of exogenous factors
(自变量因子对因变量因子的影响系数,即γ,本例中有2个)、 coefficients of endogenous factors
(因变量因子对因变量因子的影响系数,即в,本例中有1个),三者相加共有 12 + 2 + 1 = 15个参数需要被估计。
如果按方差-协方差计算的话,那么需要被估计的参数,除了以上的λ、γ和в以外,还需要加上每个errors
of indicators(变量的残差,即δ和ε,本例中有12个),四者相加为 12 + 2 + 1 + 12 = 27。
如下参考:
1.首先选择最后一个标准偏差来显示复制的单元格,如下图所示。
2.点击[start]-[autosum]旁边的三角形,就会出现一个下拉菜单。点击【其他功能】如下图所示。
3.出现[insertfunction]窗口,点击[selectcategory],选择[all],找到standarddeviation[STDEVP]函数,如下图所示。
4.单击ok后,单击箭头所指的位置并选择数据,如下图所示。
5.选择后,点击“ok”,可以看到计算出的标准差,如下图所示。
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