在包裹分配功能中，有一个名为“Percent_Sig”的输出。
我将此值解释为分配的平均 p 值。 （例如，第一次分配 p 值 0.56，第二次分配 p 值 0.34，第三次分配 p 值 0.54 -> 平均 p 值 = 0.48）
然而，在 sem 工具包的描述中，它表示“每个拟合测试都很重要的分配比例”。
那我该如何解释这个值呢？
例如，如果它的值是 Percent_Sig = 0.48。好的，我知道在 48% 的分配中有一个显着的 p 值。但是我什么时候会说概率低到足以说我的卡方值（因为低 p 值意味着更好的模型拟合）是好的。
很高兴得到答案:)
【问题讨论】：
有一个名为“Percent_Sig”的输出。我将此值解释为分配的平均 p 值
没有。
它代表“每个拟合检验都显着的分配比例”。
是的。
我知道在 48% 的分配中有一个显着的 p 值。但是什么时候我会说概率低到足以说我的卡方值（因为低 p 值意味着更好的模型拟合）是好的。
重要比例并不是为了帮助您测试您的模型，而是为了让您了解如果您选择不同的项目随机分配到包裹，您的模型是否会被拒绝，您应该有多大的不确定性。这是任意分配的问题，正如在列出的旧论文中所讨论的那样参考在
?parcelAllocation帮助页面上。要为您的模型获取单个检验统计量（它适当地说明了随机分配引起的不确定性）以及对各个参数的检验，您可以将分配保存为数据集列表，然后将它们视为多重插补。这将在后面的论文中讨论参考, 并在帮助页面的
## POOL RESULTS部分进行了演示例子.
【讨论】：