1、论文中首次出现的缩写需给出全称
论文摘要及文章中首次出现的缩写已修改为全称,摘要中的“SEM”修改为“扫描电子显微镜(SEM)”,“FT-IR”修改为“红外光谱(FTIR)”。论文题目中的缩写CA为醋酸纤维素的简写,经查阅相关的文献及硕博士论文题目,作者认为“CA”放在题目中合适。
2、文章中的温度符号不正确
论文中所有的温度符号已全部修改为英文状态下的符号“C”
3、P57结论串行
已进行修改,详见Ps7也结论部分。
4、参考文献中的格式不统一
第[50]-[80]篇中的参考文献作者的名称简写已进行修改,且参考文献格式已统一。
5、论文口语化严重
这种情况下的话,可以先运用51单片机,打一丢丢代码。
最好是大于0.9,甚至于大于0.95,这些拟合指标的临界值都是通过大量的数据模拟得到的,也就是说如果达不到这些指标,模型很可能就是误设模型,不过我也有看到一篇数据模拟的论文里提到当样本量小于500的时候,srmr是最合适的指标,如果小于0.05,可以肯定模型正确,若大于0.08,可以肯定是误设的(适用于数据正态时,偏态时大于0.11认为模型误设),而其他的拟合指标表现不稳定,那这个时候主要参考srmr就可以,其他的指标过得去就行,如果样本量大于1000,NNFI,CFI,IFI这些指标比较合适,0.95以上可以认为模型正确,0.85以下可以断定模型错误(适用于数据偏态时,正态时0.95以下即认为误设)你自己根据自己的的数据情况看吧,对于你提到的指标,我相信90%的文献都说是0.9以上为标准的,这个经验值还是很可信的,如果你不是正在写论文,那完全可以接受这个结果,如果你一定想要结果好,那就要么好好处理处理数据,重新做一下结构方程的分析,要么就找到相关的文献支持,以表明你用0.9以下的指标数值是合理的
如果是论文答辩或者发论文,只是0.8过一些那很可能要被答辩老师或者审稿人质疑的,接近0.9应该还勉强可以
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