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

两个变量之间的相关系数，可以在SPSS中的correlation中计算得到。两组变量之间的相关系数如何计算呢？专研了一天，还是从竹庄家的网页里获得了最多的知识。

以下为转贴：

计算两组变量之间相关系数的最好（即最容易也最准确）方法是用LISREL、AMOS等结构方程模型（SEM）。如果A1－A3是一个潜在因子、B1－B5是另一个潜在因子。SEM可以同时检验这两个潜在因子内部各观测变量是否相关以及两个因子之间是否相关。

如果你没学过SEM而只想在SPSS里做，有几种变通方法，但是都比较麻烦一点，其结果略有差别。

一、因子分析（EFA）：先分别对A1－A3和B1－B5做因子分析、并从中生成两个因子、最后在相关分析中计算因子之间的相关系数。如果这两组变量（尤其是B1－B5）每组各自存在2个或更多的因子，就有问题了。（当然，如果这种情况发生，用其它方法同样也会有问题。）

二、General Linear Model（GLM）：选"Multivariate", 将A1-A3放入"Dependent Variables"、B1－B5放入"Covariate(s)"，执行后在“Test of Between-Subjects Effects"的表底部，找到对应于A1-A3的三个"R Squared" ，求其平均，再求其平方根(squared root），就是两组变量的相关系数了。

三、在MANOVA里启用其Canonical Correlation，SPSS菜单中已找不到MANOVA了，要写如下的syntax：

MANOVA a1 a2 a3 WITH b1 b2 b3 b4 b5

/DISCRIM ALL ALPHA(1)

/PRINT=SIG(EIGEN DIM)

其产生很多个表格，最后的“Analysis of Variance -- design 1：Estimates of effects for canonical variables”给出了类似GLM的R Squared，然后再求平方根

四、如果使用SPSS15，它提供了一个"Canonical Correlations.sps"的syntax，可以调用，其结果的解读如上。

---