验证性因子分析模型拟合度如何

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：

1. 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（Modification Indices）来改善模型拟合度。通常MI>10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SPSSAU(在线SPSS)。