2、缺失数据?
3、原始数据之间高相关?
如果用最大似然法去做,有个方法可以尝试,数据分析里选择
"allow non-positive definite sample covariance matrices"
在“analysis properties"
或者使百用nonpositive method
1.数据中你看看是不是有输入错误,异常值或者数据不完整之类。度如果有最好用SPSS处理一下
2.样本量可能太小了。。SEM样本量最好达到200左右。
3.指标变量选择不太合适。。
样本量一般是不低于5个,实际中一般采用10~15个,具体看你自己的产品情况,因为样本量过小,总体方差本来就很大的情况下,置信区间就会变的很大。
总体包含的观察单位通常是大量的甚至是无限的,在实际工作中,一般不可能或不必要对每个观察单位逐一进行研究。我们只能从中抽取一部分观察单位加以实际观察或调查研究,根据对这一部分观察单位的观察研究结果,再去推论和估计总体情况。
如上述某新药治疗流感例子,试验治疗的只是少数有限的病人,而结论却要推广到全体,得出一个该药对所有流感患者之疗效的规律性的认识。所以说,观察样本的目的在于推论总体,这就是样本与总体的辩证关系。
样本容量又称“样本数”。指一个样本的必要抽样单位数目。
在组织抽样调查时,抽样误差的大小直接影响样本指标代表性的大小,而必要的样本单位数目是保证抽样误差不超过某一给定范围的重要因素之一。因此,在抽样设计时,必须决定样本单位数目,因为适当的样本单位数目是保证样本指标具有充分代表性的基本前提。
确定样本容量的大小是比较复杂的问题,既要有定性的考虑也要有定量的考虑。从定性的方面考虑样本量的大小,其考虑因素有,决策的重要性,调研的性质,变量个数,数据分析的性质,同类研究中所用的样本量,发生率,完成率,资源限制等。
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