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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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楼主
发表于 2014-8-2 16:36:38 |只看该作者 |正序浏览
    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。' a3 F1 s0 M% o6 d+ l
    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 _4 Y8 ~' X9 }: M8 ]- z    PS.受益您的书很多,感谢您的辛苦劳动:)
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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
$ M8 B$ l2 c3 w: M+ S1 t$ m- fdullcat,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 ...

& o  f% ^" V/ S: ?; s谢谢Kenny,那还是好好专注理论假设
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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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