[求助]非正态数据的正态化处理问题
请教各位前辈:<br /> 如果采用了取SQRT、LN、LG10值的方式以及Box-Cox转换的方式,都无法将原始数据转换成正态化的,那是不是意味着我的原始数据不能作为源数据进行SEM分析呢?<br /> (另:我做BOX-COX转换的时候不知道参数如何设置,全部采用了默认值,不知道是不是这个的原因导致数据转换出错?BOX-COX转换我没有找到合适的资料可以看,各位能否给我推荐下?)<br /> 问了这么多,真诚期望各位高人能给予解答,非常感谢! 这么牛逼啊,怎么我什么都不懂啊 来个懂的人教教我吧 我也是个新人,才开始接触这方面的东西,边做边学,遇到的问题太多了,恼火......<strong> 2# <i>zhouchuchu</i> </strong> 我不是很清楚你的非常态转化的目的是什么。据我所知,SEM的一个基本假设是需要数据 multivariate normal distribution. 如果这个假设未被满足,boostrapping technique可以作为一种用来继续分析的方法,该技术在AMOS中已经存在。不知是否适合你的问题。仅供参考。 正在尝试您说的方法,非常感谢.<strong> 5# <i>liuliqingdong</i> </strong> 为什么一定要做正态化转换呢? <br /> <br /> 关于box-cox参数选择问题,可以用maximum likelihood 来做,具体的可以查一下SAS的相关程序 我也正遇到这个问题 无比头疼 我头已经疼死了~~~难道中国做实证的人这些问题都解决了吗?还是都不解决,直接用非正态数据直接跑实证的???我觉得后者可能性偏大~~<br /> <br /> 数据正态化~~~box-cox,楼主你解决了吗? 是啊,为什么要先正态化,那你岂不是对数据进行太多的人为干预了?另外,也许你的样本就是偏态的呢。还有,LISREL也有很多估计方法放宽了正态性的要求啊。楼主真执着,数据一定是正态的就好么,如果本来就不是呢,岂不是多此一举页:
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