当有效样本为285份的时候可以用结构方程来做吗
<p>各位兄弟姐妹,我想问一个问题,我发出的样本为400份,可收回来的有效样本为285份,小于300,这样我还可以用结构方程来做吗??</p> 其实,这个应该看你的变量有多少个 <p>Generally, 300 samples is enough for almost all Sem models.</p> <p>看你参数多少,</p><p>一般需要10倍样本数</p> <br>lihoujian 金钱 +5 奖励鼓励解答问题 2009-2-22 2:54:08 <p>同意楼上的说法</p> <br/><br/>可以做得,我手头上两本书都认为100-200就可以做了。<br/> 学习了,呵呵 &nbsp; 有一个问题是 样本量太大&nbsp; p值会接近0&nbsp; 这个怎么办啊 <p>这个数量应该是可以的,你的使用的变量不会超过不40吧。</p><p>另外,样本量太多容易拒绝原假设,但根据我们的模拟发现,样本在2500个以下时,</p><p>不会产生这方面的问题。</p> 我觉得够了 学习了 谢谢各位,真的是帮我挺大的忙,我的硕士论文也顺利通过了,呵呵 潜变量小于5个的时候,还是比较可以做的 我的问卷刚好也是283个有效的。有机会交流下啊 好的 受教了 用lisral进行结构方程运算,需要考虑模型的可识别性的问题,所以应该根据估计参数和变量的个数来计算样本量才行 现阶段对于结构方程样本量的问题还存在很大争议,样本量/指标数=5~15不等,但是一般来样,样本量越少,对数据的质量要求越高。也有学者对于样本量直接给出下线,100例或200例不等。小样本量容易导致模型计算时收敛的失败进而影响到参数估计;特别是当数据质量不好比如不服从正态分布时,更需要大的样本量。所以说,个人认为样本量的选取要结合自己研究的实际情况和资料获取的难易程度,能够得到满意的结果,做出合理解释即可。 樣本數與題項的因素負荷量, 自由度, 檢定力有關, <br /> 如果題項的因素負荷量都在.8以上時, 200百份問卷即可收歛, 同時結果也不會太離譜 <strong> 1# <i>liuxuabc</i> </strong><br /> <br /> conduct a power analysis. 可以做樣本power的檢定 <br /> 就比較有說服力了页:
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