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结构方程模型(SEM)的拟合度指标是评估模型与数据拟合程度的重要工具。以下是常见的拟合度指标及其解读标准:
1.卡方自由度比(χ2/df)
标准:严格标准是小于3,不严格标准是小于5(甚至8)。
解读:该指标越小,表示模型拟合越好。例如,卡方自由度比值为1.47,小于3,意味着模型拟合效果良好。
2.GFI(拟合优度指数)
标准:通常需要大于0.9,SPSSAU认为接受0.9基本可接受。
解读:GFI值越接近1,表示模型拟合越好。
3.RMSEA(近似误差均方根)
标准:严格是小于0.05,不严格是小于0.1。
解读:RMSEA值越小,表示模型拟合越好。例如,RMSEA值为0.048,小于0.05,表示模型拟合效果良好。
4.RMR(残差均方根)
标准:严格是小于0.05,不严格是小于0.1。
解读:RMR值越小,表示模型拟合越好。
5.CFI(比较拟合指数)
标准:通常需要大于0.9,SPSSAU认为接受0.9基本可接受。
解读:CFI值越接近1,表示模型拟合越好。
6.NFI(规范拟合指数)
标准:通常需要大于0.9,SPSSAU认为接受0.9基本可接受。
解读:NFI值越接近1,表示模型拟合越好。
7.AGFI(调整拟合优度指数)
标准:通常需要大于0.9,SPSSAU认为接受0.9基本可接受。
解读:AGFI值越接近1,表示模型拟合越好。
8.IFI(增量拟合指数)
标准:通常需要大于0.9。
解读:IFI值越接近1,表示模型拟合越好。
9.PGFI(简约拟合优度指数)
标准:通常需要大于0.9。
解读:PGFI值越接近1,表示模型拟合越好。
10.PNFI(简约规范拟合指数)
标准:通常需要大于0.9。
解读:PNFI值越接近1,表示模型拟合越好。
11.AIC(赤池信息准则)
标准:越小越好。
解读:AIC值越小,表示模型拟合越好。
12.BIC(贝叶斯信息准则)
标准:越小越好。
解读:BIC值越小,表示模型拟合越好。
总结
结构方程模型(SEM)的拟合指标有很多,但并没有固定要求使用哪一些指标。多数研究仅会使用其中几个指标进行报告呈现。建议用户以相关研究文献参考作为最终标准。在SPSSAU(在线SPSS)中,用户可以根据这些指标来评估模型的拟合效果,并根据需要进行模型调整。
例如,如果卡方自由度比值为1.47,小于3,意味着模型拟合效果良好。同时,GFI、RMSEA、RMR、CFI、NFI、AGFI等指标也均在可接受范围内,进一步验证了模型的良好拟合效果。
通过SPSSAU(网页SPSS)平台,用户可以轻松获取这些拟合指标,并根据指标解读结果进行模型优化和调整,确保研究结果的准确性和可靠性。
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