prism如何计算SEM

SEM不可用定类变量。如果一定要用，方法一是将其转换成 dummy variable (零一变量)，比较容易；方法二是将其当作 grouping variable（分组变量）, 然后每一组为一个样本，做multigroup comparisons（多组比较模型），比较麻烦；方法三是改用Latent Classification Model，那是全新的另一世界。

回到如何计算自由度 (degrees of freedom, df)。记得很久前小彭问过类似问题，我答应要写个贴，但一直忘了。估计小彭现在已知道答案了，但大概还有其他庄员有兴趣。

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。

标准误差的平均值（SEM)，用于衡量样本平均值与真实总体平均值离散程度。SEM用以下等式计算：SEM=SD/N.

当样本足够大时，SEM很小。就SEM自身来说，难以理解。比较容易理解的是由SEM计算得出的95％的置信区间。

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