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摘要
当分析小样本时,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元分析不假设大样本,因此可以很好地处理小样本,尽管这些仍然会导致低功率的测试。其次,小样本分析更容易出现假设违规,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,小样本的问题通过使用产生更多信息的研究设计得到改善。
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当分析小样本时,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元分析不假设大样本,因此可以很好地处理小样本,尽管这些仍然会导致低功率的测试。其次,小样本分析更容易出现假设违规,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,小样本的问题通过使用产生更多信息的研究设计得到改善。