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（2）观测变量的个数问题
通常认为，观测变量不宜太多，当然也不宜太少，推荐是3-5个。但是具体的原因是什么，许多书籍对此都语焉不详。
事实上，与样本容量相同，观测变量当然是越多越好，潜变量对应的观测变量越多，说明对潜变量的描述越全面，
然而，观测变量越多，模型就越复杂，通过检验的可能性就变差，同时对样本容量的要求也越高，在客观上增加了
调研的难度。
由于SEM要求变量服从多元正态分布，所谓多元正态分布，并不是每个变量都服从正态分布就可以了。每个变量都服从
正态分布，并不保证整体服从多元正态分布。但是在单个变量都服从正态分布的情况下，变量越多，整体服从多元正态分布的
可能性就越高，因此从这个意义上来讲，当然是观测变量越多越好。
在实践操作中，观测变量多，模型操作的余地就比较大。通常一个潜变量对应的若干观测变量在经历了信度、效度（汇聚、区分）
正态性等等前测后，总会有一些观测变量会被删除，如果自己的观测变量少于3个，这种删除变量提高模型质量的做法就很难进行。
我个人认为，问卷调查时，观测变量不得少于5个，以6-8个为佳，在完成数据前测之后，至少要有5个变量。事实上，观测变量
多了总比少了强，多了可以删，少了可就难办了。
当然，对于以量表形式测量的潜变量来说，即使很简单的量表，通常也有5个以上的题项。但是对于一些没有成熟量表的概念来说，
创造出6-8个题来测量还真不是一件容易的事情。这时候，就要用到心理测量的知识和方法了，此处不予赘述。
需要指出的是，在保证题项多于3个的基础上，还要保证题项的平衡，即模型中，不同潜变量对应的观测变量的个数最好比较接近，
如果相关太多，会影响模型的质量和稳定性。
有不少文章中，一个潜变量只有两个变量，甚至只有一个观测变量，这是肯定不可以的。侯杰泰的书上详细说明了对于单变量的潜变量
在处理时，要注意的一些问题。不难看出，由于需要指定部分载荷系数，因此模型的可信度将受到影响。
题项太多了怎么办，这又是另外一个问题：题项合并，这个我在后面会予以说明
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