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验证性因素分析的几个指标


验证性因素分析的 几个指标

? (1)拟合优度的卡方检验(χ2 goodnessof-fit test):χ2是最常报告的拟合优度指 标,与自由度一起使用可以说明模型正 确性的概率,χ2/df是直接检验样本协方 差矩阵和估计方差矩阵之间的相似程度 的统计量,其理论期望值为1。χ2/df愈接 近1,表示模型拟合愈好。在实际研究中, χ2/df接近2,认为模型拟合较好,样本较 大时,5左右也可接受。

? (2)拟合优度指数(goodness-of-fit index,GFI)和调整拟合优度指数 (adjusted goodness-of-fit index,AGFI): 这两个指数值在0-1之间,愈接近0表示 拟合愈差,愈接近1表示拟合愈好。目前, 多数学者认为,GFI≥0.90,AGFI≥0.8, 提示模型拟合较好(也有学者认为GFI的 标准为至少﹥0.80,或≥0.85)。

? (3)比较拟合指数(comparative fit index,CFI):该指数在对假设模型和独 立模型比较时取得,其值在0-1之间, 愈接近0表示拟合愈差,愈接近1表示拟 合愈好。一般认为,CFI≥0.9,认为模型 拟合较好。

? (4)Tucker-Lewis 指数(Tucker-Lewis index,TLI):该指数是比较拟合指数的 一种,取值在0-1之间,愈接近0表示拟 合愈差,愈接近1表示拟合愈好。如果 TLI﹥0.9,则认为模型拟合较好[54]。

? (5)近似误差均方根(root-mean-square error of approximation,RMSEA):RMSEA是评价模 型不拟合的指数,如果接近0表示拟合良好, 相反,离0愈远表示拟合愈差。一般认为,如 果RMSEA=0,表示模型完全拟合;RMSEA< 0.05,表示模型接近拟合;0.05≤RMSEA≤0.08, 表示模型拟合合理;0.08<RMSEA<0.10,表 示模型拟合一般;RMSEA≥0.10,表示模型拟 合较差。

? (6)均方根残差(root of the mean square residual,RMR):该指数通过测量 预测相关和实际观察相关的平均残差, 衡量模型的拟合程度。如果RMR<0.1, 则认为模型拟合较好[57]。


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