非正态数据处理

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在AMOS结构模型建模过程中，遇到数据呈现非正态时，大家一般怎样处理？

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关键词：非正态数据 数据处理 非正态 数据呈现 结构模型 模型

ynau123 发表于 2015-3-30 10:04
在AMOS结构模型建模过程中，遇到数据呈现非正态时，大家一般怎样处理？

标准化或取对数

xddlovejiao1314 发表于 2015-3-30 10:09
标准化或取对数

您好！请问您可以推荐一下比较好用的软件来进行上述的处理吗？

一个非正态的数据，简单的标准化并不能达到正态性的结果。在结构方程模型中可以考虑的是，非正态性是否严重，例如非正态数据变量的比例是多少。其次，可以考虑题目打包策略。最后，采用其他对数据正态性要求不严格的方法，特定参数估计方法，或者bootstrap，等等，具体看数据的情况。

南南数据 发表于 2015-3-30 10:47
一个非正态的数据，简单的标准化并不能达到正态性的结果。在结构方程模型中可以考虑的是，非正态性是否严重 ...

我试着采用了bootstrap，在bootstrap distrubution中卡方值明显减少，但是p-VALUE任然很小，并且诸如cfi、nfi之类的指标没有变化，是不是可以不用管它们，还是需要用项目打包？

可以考虑，如果你认为非正态数据很严重的话。

南南数据 发表于 2015-3-30 12:03
可以考虑，如果你认为非正态数据很严重的话。

您好请问您有关于项目打包技术的资料吗？

南南数据 发表于 2015-3-30 10:47
一个非正态的数据，简单的标准化并不能达到正态性的结果。在结构方程模型中可以考虑的是，非正态性是否严重 ...

数据非正态，打包并不能解决问题。从某种意义上讲，打包只会恶化正态性。
数据的正态，是指的数据沿样本方向的分布情况，打包，是变量方向的数据汇总。同时，由于打包减少了变量的个数，对于解决多元正态性是不利的。

辛勤工作 发表于 2015-3-30 19:15
数据非正态，打包并不能解决问题。从某种意义上讲，打包只会恶化正态性。
数据的正态，是指的数据沿样本 ...

还是版主厉害，受教了。不过，题目打包策略在一定条件下还是可以处理非正态数据问题的。详见吴艳、温忠麟的《结构方程模型建模中的题目打包策略》、以及Mplus应用学者王孟成的博客http://blog.sina.com.cn/s/blog_7fb03f7d01012nsm.html。

可考虑应用Mplus 的 MLR估计解决。