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sem测量范围（sem测量原理）
发布时间：2023-04-14 07:00:33
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大家好！今天让创意岭的小编来大家介绍下关于sem测量范围的问题，以下是小编对此问题的归纳整理，让我们一起来看看吧。
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本文目录:
一、sem测试图上的5um和10um是什么意思
5um和10um意思如下：
5um和10um的线段就是个标尺的意思，那个线段的长度就是5um和10um，实物的一对照线段长度就知道尺寸了。
二、SEM和SD的区别是什么？
一、含义不同
mean表示都是平均数。
SEM是standard error of mean是平均数的抽样误差，反应平均数的抽样准确性。
SD全称standard deviation标准差，又常称均方差，是离均差平方的算术平均数的平方根，用σ表示。
二、用法不同
SEM计估计值的准确性无法度量，但可以用统计方法来测量。
测试的误差来源包括系统误差和采样误差，这些误差很容易克服，采样误差是由许多无法控制的内部和外部因素引起的，这些因素都是偶然的，即使在测试中非常小心也很难消除，但可以通过增加重复次数来减少。
小样本（n≤30）取平均值±标准差，大样本（n>30）取平均值±标准差。
三、类型不同
标准差是方差的算术平方根。标准差可以反映数据集的离散程度。如果平均值相同，则标准差可能不相同。
标准误差是用样品的标准偏差除以样品容量的平方根来计算的，标准误差受样本量影响较大，样本量越大，标准误差越小，抽样误差越小，说明样本能够更好地代表种群。
三、Mplus中关于SEM的介绍
结构方程模型(SEM)包括连续潜变量之间的回归模型(Bollen, 1989; Browne & Arminger, 1995;Joreskog & Sorbom, 1979)。也就是说，这些潜变量是连续的。这里需要注意的是：1. 潜变量(latent variables)是与观察变量(Observed variables)相对的，可通过数据分析观察；2. 观察变量可以是连续的(continuous)、删失的(censored)、二进制的(binary)、有序的(ordinal)、无序的(nominal)、计数的(counts)，或者是这些类别的组合形式。
SEM有两个部分：一个测量模型(measurement model)和一个结构模型(structural model)。
测量模型 相当于一个多元回归模型(multivariate regression model)，用于描述一组可观察的因变量和一组连续潜变量之间的关系。在此，这一组可观察的因变量被称为因子指标(factor indicators)，这一组连续潜变量被称为因子(factors)。
如何描述它们之间的关系？可以通过以下方式：
1. 若因子指标是连续的，用线性回归方程(linear regression equations)；
2. 若因子指标是删失的，用删失回归或膨胀删失回归方程(censored normal or censored-inflated normal regression equations)；
3. 若因子指标是有序的类别变量，用profit或logistic回归方程(probit or logistic regression equations)；
4. 若因子指标是无序的类别变量，用多元logistic回归方程(multinomial logistic regression equations)；
5. 若因子指标是计数的，用Poisson或零膨胀Poisson回归方程(Poisson or zero-inflated Poisson regression equations)。
结构模型 则在一个多元回归方程中描述了三种变量关系：
1. 因子之间的关系；
2. 观察变量之间的关系；
3. 因子和不作为因子指标的观察变量之间的关系。
同样，这些变量有不同的种类，所以要根据它们的类别来选择合适的方程进行分析：
1. 若因子为因变量，及可观察的因变量是连续的，用线性回归方程(linear regression equations)；
2. 若可观察的因变量是删失的，用删失回归或膨胀删失回归方程(censored normal or censored-inflated normal regression equations)；
3. 若可观察的因变量是二进制的或者是有序的类别变量，用profit或logistic回归方程(probit or logistic regression equations)；
4. 若可观察的因变量是无序的类别变量，用多元logistic回归方程(multinomial logistic regression equations)；
5. 若可观察的因变量是计数的，用Poisson或零膨胀Poisson回归方程(Poisson or zero-inflated Poisson regression equations)。
在回归中，有序的类别变量可通过建立比例优势(proportional odds)模型进行说明；最大似然估计和加权最小二乘估计(maximum likelihood and weighted least squares estimators)都是可用的。
以下特殊功能也可以通过SEM实现：
1. 单个或多组分析(Single or multiple group analysis)；
2. 缺失值(Missing data)；
3. 复杂的调查数据(Complex survey data)；
4. 使用最大似然估计分析潜变量的交互和非线性因子(Latent variable interactions and non-linear factor analysis using maximum likelihood)；
5. 随机斜率(Random slopes)；
6. 限制线性和非线性参数(Linear and non-linear parameter constraints)；
7. 包括特定路径的间接作用(Indirect effects including specific paths)；
8. 对所有输出结果的类型进行最大似然估计(Maximum likelihood estimation for all outcome types)；
9. bootstrap标准误差和置信区间(Bootstrap standard errors and confidence intervals)；
10. 相等参数的Wald卡方检验(Wald chi-square test of parameter equalities)。
以上功能也适用于CFA和MIMIC。
四、SEM与TEM的区别
一、性质不同
1、SEM：根据用户使用搜索引擎的方式利用用户检索信息的机会尽可能将营销信息传递给目标用户。
2、TEM：把经加速和聚集的电子束投射到非常薄的样品上，电子与样品中的原子碰撞而改变方向，从而产生立体角散射。
二、原理不同
1、TEM
（1）吸收像：当电子被发射到高质量和高密度的样品时，主要的相位形成是散射。当样品的质量和厚度较大时，电子的散射角较大，通过的电子较小，图像的亮度较暗。早期透射电子显微镜（TEM）就是基于这一原理。
（2）衍射像：电子束被样品衍射后，样品不同位置的衍射波振幅分布对应于样品中晶体各部分的不同衍射能力。当出现晶体缺陷时，缺陷部分的衍射能力与整个区域的衍射能力不同，使得衍射波的振幅分布不均匀，反映了晶体缺陷的分布。
2、SEM
（1）用户搜索；
（2）返回结果；
（3）查看结果；
（4）点击内容；
（5）浏览网站；
（6）咨询搜索。
扩展资料：
TEM特点：
1、以电子束为光源，电磁场为透镜。电子束的波长与加速电压（通常为50-120千伏）成反比。
2、它由五部分组成：电子照明系统、电磁透镜成像系统、真空系统、记录系统和电源系统。
3、分辨率为0.2nm，放大倍数可达一百万倍。
4、透射电镜分析技术是一种高分辨率（1nm）高倍率的电子光学分析技术，它以波长很短的电子束为光源，聚焦于电磁透镜成像。
5、用透射电镜分析样品，通常有两个目的：一是获得高倍率的电子图像，二是获得电子衍射图样。
6、透射电镜常用于研究纳米材料的结晶，观察纳米颗粒的形貌和分散度，测量和评价纳米颗粒的粒径。这是表征纳米复合材料微观结构的常用技术之一。
参考资料来源：百度百科-TEM
参考资料来源：百度百科-搜索引擎营销
以上就是关于sem测量范围相关问题的回答。希望能帮到你，如有更多相关问题，您也可以联系我们的客服进行咨询，客服也会为您讲解更多精彩的知识和内容。
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