sem样本量多少，sem对样本量的要求

　　　　sem样本量多少，sem对样本量的要求

　　　　用于模型比较； )当样本较小时，支持简约模型； 随着样本数量的增大。 确定合适的样本量是SEM中的一个重要问题，但遗憾的是，文献对SEM的合适样本大小并没有达成共识。 但是，根据我们的经验，各要素有大量的指标/项目，在实际研究中通常很难验证尺度的因子结构。 因为许多误差项目可能因此而相互关联。

　　　　一个被广泛接受的经验法则是每个指标变量10个案例/观察变量，以此作为样本量的下限Nunnally，1967。 用最大似然和最小二乘法比较稳定； )在CFA中，factor loading和样本容量较低时，对于足够的样本量没有绝对的标准，没有适用于SEM所有情况的经验法则( Muthen和Muthen，2002 )。

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　　　　工具变量法(一) 2SLS .首先，变量要帮助内生变量的外生部分分离，变量本身必须干净。 也就是说，需要满足外生性(与扰动项无关)。 多个内生变量。 一些研究者(据Marsh等人称，1998； Marsh和Hau，1999 )认为各因子观察指标越多，越能弥补小样本量的缺陷，而大样本量能弥补各因子指标少的缺陷。 本文主要介绍了如何确定CFA和SEM等模型所需的样本量。

　　　　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 )。 调查问卷数据中通常有一个主题是变量，如果有被试没有回答某个主题，则对应的变量会有缺失值[missing.]。 对数据的非正态性和小样本容量非常敏感)2)无法控制自由度)3)样本容量影响较大，逐渐不再使用；

　　　　但结构方程模型的大样本是必需的，涉及SEM的变量较多，变量之间关系复杂交错，小样本量会导致模型不稳定，收敛失败影响模型。 Logistic回归模型广泛应用于医学、社会学科、机器学习等各个学科，主要适用于因子为分类变量。 Kline，2005的经验法则是，每组至少有100个样本适合多组建模。 由于样本容量小，容易接受劣势模型； 当样本容量较大时，容易拒绝所有符合条件的模型；

　　　　在这些方法中，在给定样本大小和显著性水平(例如1/0.05 )的情况下，或者在估计达到某个功率所需的样本大小(例如，0.80 )时，对统计效果1进行估计。 样本大小也可以基于每个潜在变量/因子指示变量的数量来确定。 变量计数：计数模型中的变量。 变量总数为17个，其中观测变量为6个，非观测变量为11个。 从卡方统计量的计算中可以看出，拟合函数减少的速度没有样本量增加的速度。