semTools parcelAllocation是否无需考虑多变量正态性违反？sem.mi稳健估计疑问

1. semTools包的parcelAllocation函数是否无需考虑多变量正态性违反？ #

• parcelAllocation函数的核心作用是将条目分配为包裹，它本身不涉及统计推断或模型假设检验，因此不存在“无需考虑多变量正态性违反”的说法。
• 多变量正态性是后续模型估计阶段（比如用sem或sem.mi拟合模型）需要关注的问题：如果后续用普通ML估计，非正态性可能影响结果；若用稳健估计（如MLM），包裹可能在一定程度上缓解非正态的影响，但这和parcelAllocation函数本身无关。

2. 关于sem.mi使用MLM后的提示理解是否正确？ #

你收到的提示信息如下：

‘Robust corrections are made by pooling the naive chi-squared statistic across 100 imputations for which the model converged, then applying the average (across imputations) scaling factor to that pooled value. To instead pool the robust test statistics, set test = "D2" and pool.robust = TRUE.’

你的理解存在部分偏差：

• 默认情况下，sem.mi确实已经自动完成了基础的稳健校正，但这种校正方式是先合并所有插补数据集的“朴素”卡方统计量，再应用各数据集的平均缩放因子进行调整。
• 提示里提到的另一种方式（设置test = "D2"和pool.robust = TRUE）是直接对每个插补数据集计算稳健卡方统计量，再合并这些稳健统计量——这是更严谨的稳健检验合并方法，适合对稳健性要求更高的分析场景。
• 总结：如果只需要基础的稳健校正，默认方式已生效，无需额外操作；若要采用更标准的稳健统计量合并逻辑，才需要添加那两个参数。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者HHKK