重要却不被重视

在分析小样本时，通常会出现几个问题。本章讨论了五个问题领域和潜在的解决方案。首先，使用普通最小二乘估计的多变量分析不假设大样本，因此可以很好地处理小样本，尽管这仍然会导致低功耗测试。其次，小样本分析更容易违反假设，估计中的数据特征和分析选择变得更加重要。因此，数据清理和检查潜在的违反假设是至关重要的。最后，通过使用产生更多信息的研究设计来改善小样本问题。