10楼: Originally posted by fongpl.2009 at 2017-09-14 01:16:32
这的确有趣。四个処理，质实可视为两个categorical factors，即生长（前期/后期）及化肥A（注入/不注入），资料取样的设计是3个重复观察。因而，数据分析的思路，可以看成是2*2*3的cross tabulation的分析。实务上， ...

10楼: Originally posted by fongpl.2009 at 2017-09-14 01:16:32
这的确有趣。四个処理，质实可视为两个categorical factors，即生长（前期/后期）及化肥A（注入/不注入），资料取样的设计是3个重复观察。因而，数据分析的思路，可以看成是2*2*3的cross tabulation的分析。实务上， ...

12楼: Originally posted by fongpl.2009 at 2017-09-14 01:28:30
还得注意missing data及outlier的应对手段。

11楼: Originally posted by fongpl.2009 at 2017-09-14 01:24:24
此外，指标変量的测量，必須合理。具体问题：如何确保処理1，三次重复观察時，a指标都在70－80的值阀。処理2、3、4的挑戰同上。

16楼: Originally posted by LY1199 at 2017-09-14 12:58:20
我本来是想做  潜在变量路径分析的，相结合逐步回归以及路径分析最终形成SEM图
但是  我的数据类型像上述一样，试了下，模型适合度指数方面都不满意， 有没有可能是这种 分类性质的数据（如 患者与正常人之间，加 ...

19楼: Originally posted by fongpl.2009 at 2017-09-15 01:00:54
能否考慮用bootstrap的技术（这个我是门外汉，但听说学理上可行的），把4种类型処理的观察值，用resampling方法，生成标准化的常态分布。轉換后，就可以安心的用上SEM。
这也得找会编程的專家幫忙。
祝福！
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