请教薄膜样品做XRD、SEM和原子力显微镜测试的先后顺序？

XRD、SEM和AFM测试没有固定的先后顺序。XRD通常薄膜厚度不够的话，需要剥离研磨制成粉末样品。SEM和AFM根据样品的特性选择一个测试就可以。测试时通常是选择同批次，同条件的几个样品分别去测形貌和组分。按照预约测试时间来安排测试顺序。选购原子力显微镜推荐Park NX-Hivac。

NX-Hivac的优点如下：

1、NX-Hivac 真空自动控制

Hivac 管理器通过一键单击在逻辑和视觉上控制最佳真空条件抽气和排气过程来实现高真空。各个过程通过颜色和图示变化得到直观监控，一键单击后您即可无需操心真空操作顺序。更快速、更简便的真空控制软件使原子力显微镜的使用更便捷更高效。

2、高级自动化特点

NX-Hivac具有大量功能从而能够最大化减少用户输入。换言之，您可以更快速地扫描，提高实验室产量。

3、配备电控载物台的StepScan 自动化扫描

StepScan允许用户能够对器件进行编程从实现而快速便捷地多区域成像。NX-Hivac让您只需五步即可完成样本扫描：扫描、提升悬臂、移动电动平台至用户定义坐标区域、进针及重复扫描。如此可极大地提高生产率，最大化减少用户输入。

想要了解更多原子力显微镜的相关信息，推荐咨询Park原子力显微镜。Park成立至今，致力于新产品和新技术的开发，为客户解决各种技术难题，提供最完善的解决方案。Park的原子力显微镜以高尖端产品质量和快捷优质的售后服务受到广大客户的认可；同时，为了给客户提供高效便捷的售后服务，在北京代表处专门建立有售后服务中心并配有备件仓库，助力客户更好的服务。

    结构方程模型(SEM)包括连续潜变量之间的回归模型(Bollen, 1989Browne &Arminger, 1995Joreskog &Sorbom, 1979)。也就是说，这些潜变量是连续的。这里需要注意的是：1. 潜变量(latent variables)是与观察变量(Observed variables)相对的，可通过数据分析观察；2. 观察变量可以是连续的(continuous)、删失的(censored)、二进制的(binary)、有序的(ordinal)、无序的(nominal)、计数的(counts)，或者是这些类别的组合形式。

    SEM有两个部分：一个测量模型(measurement model)和一个结构模型(structural model)。

     测量模型 相当于一个多元回归模型(multivariate regression model)，用于描述一组可观察的因变量和一组连续潜变量之间的关系。在此，这一组可观察的因变量被称为因子指标(factor indicators)，这一组连续潜变量被称为因子(factors)。

    如何描述它们之间的关系？可以通过以下方式：

1. 若因子指标是连续的，用线性回归方程(linear regression equations)；

2. 若因子指标是删失的，用删失回归或膨胀删失回归方程(censored normal or censored-inflated normal regression equations)；

3. 若因子指标是有序的类别变量，用profit或logistic回归方程(probit or logistic regression equations)；

4. 若因子指标是无序的类别变量，用多元logistic回归方程(multinomial logistic regression equations)；

5. 若因子指标是计数的，用Poisson或零膨胀Poisson回归方程(Poisson or zero-inflated Poisson regression equations)。

     结构模型 则在一个多元回归方程中描述了三种变量关系：

1. 因子之间的关系；

2. 观察变量之间的关系；

3. 因子和不作为因子指标的观察变量之间的关系。

    同样，这些变量有不同的种类，所以要根据它们的类别来选择合适的方程进行分析：

1. 若因子为因变量，及可观察的因变量是连续的，用线性回归方程(linear regression equations)；

2. 若可观察的因变量是删失的，用删失回归或膨胀删失回归方程(censored normal or censored-inflated normal regression equations)；

3. 若可观察的因变量是二进制的或者是有序的类别变量，用profit或logistic回归方程(probit or logistic regression equations)；

4. 若可观察的因变量是无序的类别变量，用多元logistic回归方程(multinomial logistic regression equations)；

5. 若可观察的因变量是计数的，用Poisson或零膨胀Poisson回归方程(Poisson or zero-inflated Poisson regression equations)。

    在回归中，有序的类别变量可通过建立比例优势(proportional odds)模型进行说明；最大似然估计和加权最小二乘估计(maximum likelihood and weighted least squares estimators)都是可用的。

    以下特殊功能也可以通过SEM实现：

1. 单个或多组分析(Single or multiple group analysis)；

2. 缺失值(Missing data)；

3. 复杂的调查数据(Complex survey data)；

4. 使用最大似然估计分析潜变量的交互和非线性因子(Latent variable interactions and non-linear factor analysis using maximum likelihood)；

5. 随机斜率(Random slopes)；

6. 限制线性和非线性参数(Linear and non-linear parameter constraints)；

7. 包括特定路径的间接作用(Indirect effects including specific paths)；

8. 对所有输出结果的类型进行最大似然估计(Maximum likelihood estimation for all outcome types)；

9. bootstrap标准误差和置信区间(Bootstrap standard errors and confidence intervals)；

10. 相等参数的Wald卡方检验(Wald chi-square test of parameter equalities)。

    以上功能也适用于CFA和MIMIC。

一般是2-3个月的时间进行测试

如果有前期的相关数据更好，没有相关的数据或者是新项目肯定要进行一段时间的竞价测试，测试的主要内容一般就是投放的时间段，用户搜索的高峰期以及关键词和创意还有着陆页面的AB测试。

时间太短相关的数据不稳定，所以建议2-3个月为最佳，这是平均的测试时间，具体的可能行业不同有差异

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