sem拟合指标怎么看

　　　　sem拟合指标怎么看

　　　　当然，模型的拟合指标不好的情况也很常见。 这个时候，我们必须有合理的修正指数来修正我们的模型。 例如，释放固定的参数等。 如果我们的模型做了拟合指标还太过分，我们接下来应该检查模型的参数，因为参数与其标准误差的比值遵循z分布，如果参数与其标准误差的比值大于1.96，这个参数的p小于0.05 要查看将乘以哪些估计，必须将变量预先与任意标签相乘，然后使用参数标签。

　　　　正确识别just identified :对于模型中的自由参数可以根据我们的数据求得正好独立的解。 例如，我们有方程x y=5 and 2x y=8。 此时xy正好有一个解，但在正确识别的情况下，模型无法验证。 在离散选择模型中，模型的适合性指标r达到0.3以上被认为是该模型自变量选择的结果。

　　　　的各种CFI、NNFI………等各种指数都是拟合优度指数，越大越好。 同样，关于缺失数据的理论和正式方法都超出了本教程的范围，但我希望您知道如何在sem中处理缺失问题。 所有模型都是错误的，没有模型与数据100%匹配。 我们做SEM的目的是尽可能地找到与我们的数据同时也与理论解释一致的共同模型。

　　　　实际上，大多数指标都能达到标准是幸运的。 特别是当模型涉及几十个观测变量时，模型很复杂，很难达到拟合指标。 有一系列反映50个城市及其城市经济活动的指标，可以运用聚类分析对这些城市进行综合排名。 草堂在前面几篇文章中介绍了AMOS软件的操作、分析原理、结构方程模型和各种拟合指标的含义等。 请点击以下文章的链接进行回顾，或者从公众号导航栏获取AMO .

　　　　现在我们看到，如果允许log_crim预测，模型拟合将大大提高nox。 chi-square :该统计量表示预期协方差矩阵和数据协方差矩阵的不同，卡端越小表示数据与我们的模型越一致。 指标的优良标准并不是只有一个，在很多文献中看到了很多标准。 例如，有人认为GFI在0.8以上就可以了，也有人认为必须在0.9以上。

　　　　那是参考文献。 请参考类似的文献。 那里报告了什么指标，报告了什么指标？ 因为我们的学生在用amos和mplus制作结构方程( SEM )、验证性因子分析( CFA )和其他几个潜在变量模型时，使用了很多拟合指标。 而且，AGFI这个指标很多人必须达到0.9，实际上达到了0.8以上