AMOS软件中的因子分析拟合度检验

AMOS软件中的因子分析拟合度检验

背景简介

在心理测量和结构方程模型（SEM）研究中，验证性因子分析（CFA）是一种重要的统计方法。本章聚焦于AMOS软件中如何对一阶CFA进行因子分析拟合度的测试，这是确保模型与数据吻合程度的重要步骤。拟合度检验不仅关系到模型的可靠性，也是对理论假设验证的关键部分。

拟合度指标的选择

作者指出，在众多拟合指标中选择一个子集以满足分析需求。在AMOS中，提供了一系列的拟合指标，如CMIN、NFI、IFI、TLI和CFI等。这些指标帮助研究者评估模型与观测数据之间的拟合情况。

模型拟合优度统计量

章节详细介绍了如何解读AMOS输出的模型拟合优度统计量。作者通过一个实例模型来说明，当CFA值较低时，表明模型与数据拟合不佳，需要对模型进行修改。

修改指数（MIs）

修改指数是指导模型拟合改进的有用工具。本章展示了如何通过检查AMOS的修改指数来识别模型中可能存在的问题区域。MIs能够指出潜在的模型误设定，比如因子交叉负荷和误差协方差。

事后分析的重要性

事后分析（post hoc analyses）是在发现模型拟合不佳后进行的。作者建议，只有在有充分的理论和经验基础支持下，才能对模型进行修改。对于研究者而言，事后分析应当谨慎进行，因为这涉及到探索性分析。

模型修改的实际操作

作者通过实例展示了如何在AMOS中进行模型修改。通过添加自由估计参数，研究者可以改善模型的拟合度。在本例中，通过添加与第6项和第16项相关的误差协方差，显著提高了模型的拟合度。

模型3的引入

考虑到其他指标的显著性，作者推荐进一步修改模型，添加第1项和第2项相关的误差协方差。模型3的拟合度统计再次表明，模型改进具有统计学意义。

总结与启发

本章向读者展示了如何在AMOS软件中进行因子分析的拟合度检验，并通过实例说明了如何识别和解决模型中的问题。这不仅是对SEM理论的应用，也对研究者进行模型拟合提供了实际指导。读者应该意识到，模型拟合不是一蹴而就的工作，而是一个迭代和探索的过程。在实际操作中，研究者需要灵活运用各种统计工具和理论知识，以确保模型的准确性和可靠性。

文章的最后，作者强调了理论和实证基础的重要性，以及在进行模型修改时的谨慎态度。这不仅是对本章内容的总结，也为未来的研究提供了方向和展望。读者可以基于本章的内容，进一步探索AMOS软件的高级功能，以及如何将理论和统计工具结合应用到自己的研究中。