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验证性因子分析（CFA）的模型拟合度是通过一系列指标来评估的，这些指标帮助我们判断模型与数据的拟合程度。以下是常用的模型拟合指标及其判断标准：
常用指标
2.其他指标
3.模型拟合度评估示例
假设我们使用SPSSAU(在线SPSS)进行验证性因子分析，得到以下结果：
4.综合评估
综合来看，虽然有一些指标（如GFI、RMSEA、NFI、NNFI、AGFI、PGFI）未达到理想临界值，但多数指标（如CFI、IFI、PNFI、PCFI、SRMR）表明模型拟合度尚可。因此，模型整体拟合度一般，可以考虑进一步优化模型以提高拟合度。
5.模型修正建议
MI值修正：通过修正MI值（ModificationIndices）来改善模型拟合度。通常MI10的路径或协方差关系可以考虑进行修正。
删除不合理关系：结合因子载荷系数表格和MI指标表格，删除不合理的对应关系，建立更合理的CFA模型。
通过以上步骤，可以逐步改善模型的拟合度，使其更符合数据特征。更多关于验证性因子分析的操作和解读，请访问\hSPSSAU(在线SPSS)。
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