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freeshuju 发表于 2011-7-2 10:06

请教关于SEM中数据正态化的问题

请教各位大牛：做SEM用极大似然法进行数据拟合，所收集的其中一个潜变量的测度项数据没有通过正态性检验，如果进行数据正态化处理，不知道拟合结果是否可信。如果可信，想请教使用LISREL进行Nscores的操作细节。。。因为是初学者，让各位见笑了。。。。<br /> <br /> 或者结果其实已经不太可信了，是否应该放弃极大似然法，改为加权最小二乘法呢？如果需要更改，想请问权重如何确定，和具体的操作方法。。<br /> <br /> <br /> <br /> 搜索了论坛帖子，发现也曾有好些人问过，不过一直都没有得到详细的解答。。算是帮各位初学者都一并问一次了，先行在此感谢了！

dataanlysis 发表于 2011-7-2 10:11

<strong> 1# <i>封弦</i> </strong> 什么叫正态化？标准化吗？

lisrel 发表于 2011-7-2 10:16

<strong> 2# <i>jiu9</i> </strong> <br /> <br /> 正态化是使非正态性，即峰度或偏度显著偏离了正态性指标值，的数据转化为正态分布，应该和标准化不一样吧

偏最小二乘 发表于 2011-7-2 10:21

一般都会符合正态化，用ML是可以的<br /> 一旦这个条件不满足就不太好弄了<br /> 如果使用WGLS对样本量要求极高，至少1000，而且未必会有所改善

结构方程 发表于 2011-7-2 10:26

<strong> 1# <i>封弦</i> </strong> <br /> <br /> 什么叫没有通过正态性检验？ <br /> SEM对正态性的要求并不太高，而且就算是处理成正态数据，数据拟合结果也不一定改善很多，甚至更差。

51jijin 发表于 2011-7-2 10:31

<strong> 5# <i>辛勤工作</i> </strong> <br /> <br /> 没通过是因为利用LISREL进行normal test后发现其中有两个指标的偏度和峰度出现了问题，即P值显著。<br /> 其实这个是一个事后的检验（本该在进行数据拟合前就检查的），但是最终的拟合结果的指标是全部通过要求了的。<br /> 然而使用SEM还有ML算法的前提都是要求数据符合多元正态分布，这就让我很两难，万不得已其实并不想使用正态变换，换算法样本量又远远不够。

angel 发表于 2011-7-2 10:36

<strong> 4# <i>金银妖瞳</i> </strong> <br /> <br /> 我就是出现不满足的情况了。。。而且样本远不够那么多啊

51jijin 发表于 2011-7-2 10:41

就说mplus可以用来处理非正态分布的数据

pabbs 发表于 2011-7-2 10:46

lisrel 中<br /> robust ML<br /> mplus 中<br /> MLR<br /> 或<br /> Amos中<br /> bootstrap<br /> bayesian<br /> 等估計方法都可用來處理上述問題<br /> <br /> <strong> 8# <i>napapijri</i> </strong>

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