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请教Kenny，小样本且非正态分布样本的估计方法

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dullcat    

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楼主
发表于 2014-8-2 16:36:38 |只看该作者 |倒序浏览
    Kenny老师好，最近针对企业高管发了一些问卷，但回收不理想，只收到100份多点。研究变量都为连续性。先用mplus软件试分析，默认极大似然估计法（ML）。但ML的前提要求是数据要符合多元正态。查了相关文章，貌似是若不符合正态性，那就要样本量较大（才可以用如“加权最小二乘法WLS”等方法），而mplus提供的WLSMV在所有条件下（偏态和小样本n=100）均能获得不错的参数估计结果，但只针对类别变量。# \: v* C* U9 S9 o
    所以请教Kenny，在连续变量情况下，小样本和非正态可不可以估计？如可以估计，用什么方法最合适？8 s. ^) z$ w4 J/ [. V
    PS.受益您的书很多，感谢您的辛苦劳动：）( \) Q5 M- {2 {" ?; L$ e% q

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Kenneth    

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沙发
发表于 2014-8-3 03:28:32 |只看该作者
dullcat，管理研究一般对这样的问题不太讲究。我猜用不同方法猜出来的参数估计都不会相差太远。其实如何做假设验证才是最大问题。 因此， 它们大多数都用 bootstrapping 的方法。
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dullcat    

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发表于 2014-8-3 13:00:31 |只看该作者
Kenneth 发表于 2014-8-3 03:28
3 s" _8 V) g6 x, V/ ?# _1 Wdullcat，管理研究一般对这样的问题不太讲究。我猜用不同方法猜出来的参数估计都不会相差太远。其实如何做 ...
5 A% q) P; R' B7 Q
谢谢Kenny，那还是好好专注理论假设
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