sem需要多大样本，sem比例尺

　　　　sem需要多大样本，sem比例尺

　　　　此外，科学实验的数据都应该来自多个独立重复的样本，重复测量的数据只能用于降低测量误差，而不应该直接显示在结果中。 这将在下一章详细说明。 科学本质上是抽样调查，你的实验样本能否反应整体的实际情况决定了你实验结论的可信度。

　　　　对于每个因子具有6-12个指示变量的CFA模型，N=50的样本大小被认为足够了；对于每个因子具有3-4个指标的模型，样本大小必须至少为N=50。 ( BoomSMA，1985； Marsh和Hau，1999。 对于强神经数据，最小样本量必须至少为自由参数数量的10倍，即N:q 10 ( ( Hoogland和Boomsma，1998。

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　　　　本文主要介绍了如何确定CFA和SEM等模型所需的样本量。 本例多次重复测定一个骨髓细胞悬液对HH-CSF刺激的响应，所得数据不能直接用于获得Bdl基因在HH-CSF刺激骨髓细胞增殖过程中是否具有一定作用； 但是，这种重复测量可以有效地避免实验处理中各种疏忽操作导致的错误。

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　　　　对于正态分布数据，Bentler和Chou(1987建议，如果潜在变量有多个指标，则每个变量低至五种情况的百分比就足够了。 通常，一个潜在变量由三个或更多个观察变量表示，一个观察变量需要约10个样本。 很多人关注样本量( n与通过模型估计的自由参数数( q的比率) N:q。 首先，科学实验的数据应该来自多个独立的样本，如果n=1就不是科学。

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　　　　heywood Case违规估计：估计的参数违反了统计上可接受的范围。 这是因为样本数量太小，或者每个潜在变量至少不符合三个观察变量的原则。 关注通常用于确定样本大小的模型中估计的情况/观察( n的( N:q和自由参数( q数量之间的比率。 Kline，2005的经验法则是，每组至少有100个样本适合多组建模。

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　　　　PLS-SEM一直以能以较少的样本量完成统计分析而闻名，虽然论文中PLS-SEM提供了模型包含多种结构和大量项时样本量较少的解决方案，但部分学者认为，获得大量样本时仍然存在小样本因此，重复实验( Repeats的样本必须直接来自所研究的总体，以获取独立的实验数据，或者多次独立地重复所有实验。

　　　　观察变量Observed variables (显性变量)可以直接观察或测量的变量(销售量、价格等)块显示)。