AMOS模型适配度及其评价指标【SPSS 051期】

2021年09月15日 阅读数:1
这篇文章主要向大家介绍AMOS模型适配度及其评价指标【SPSS 051期】,主要内容包括基础应用、实用技巧、原理机制等方面,希望对大家有所帮助。

3 AMOS 模型适配度及其评价指标
结构方程模型本质上是一种验证式的模型分析,检验数据与假设模型的拟合或一致程度, 或者说是用数据拟合假设模型。适配度指标又称拟合度指标,是评价数据与假设模型是否相 互匹配,而不是说明路径分析模型图的好坏,一个适配度彻底符合评价标准的模型图不必定 保证是个有用的模型,只能说研究者假设的模型图比较符合实际数据的状况。
在检验总体模型适配度指标时,学者 Hair 等人(1998)建议,应先检验模型参数是否有违规估计现象,能够从下列三个方面着手:(1)有无负的偏差方差存在;(2)标准化参数系数是否≥1;(3)是否有太大的标准误存在。若是模型检验结果没有违规估计现象,则能够进行总体模型适配度的检验。
通常而言,总体模型适配度是否达到标准可从如下四个指标来考查:ide

(1)绝对适配统计量,包括卡方值、卡方自由度比(X2/df)、渐进残差均方和平方根(RMSEA)、资源

GFI 等;it

(2)增值适配度统计量,如NFI、CFI 等;class

(3)简约适配度统计量,如 PNFI、临界样本数值 CN、省检拟合优度指标(PGFI)等;变量

(4)残差分析指标,如标准化残差值和非标准化残差值。论文中咱们经常使用的如下几种拟合指标进行评价:
(1)卡方值,该指标值越小,表示总体模型的因果路径图与实际资料拟合度越高。可是该指标容易受样本容量的影响,样本数越大,越容易达到显著,几乎拒绝全部拟合较好的模型。所以,经常使用的卡方自由度比做为替代性检验指数。X2/df 越小,表示模型的拟合度越好。通常而言,X2/df<3 表示模型总体拟合度较好;3<X2/df<5 表示模型总体能够接受,但须要改进;X2/df>10 代表总体模型很是差。
(2)渐进均方根偏差(RMSEA),该指标受样本数量影响较小,是较好的绝对拟合指标。该指标值越小,则模型拟合度越好。通常认为,RMSEA>0.1 表示模型拟合度不佳;0.08-
0.1 表示模型尚可,具备普通适配;0.05-0.08 表示模型拟合好;RMSEA<0.05 表示模型拟合度很是好。
(3)拟合指标,采用拟合良好性指标(GFI)、常规拟合指标(NFI)和比较拟合指标(CFI),调整拟合良好性指标(AGFI)。这四个拟合指数的数据值都局限于 0-1 之间,都是越接近 1 则表示模型的拟合度越好,通常认为它们的值在 0.8 以上便可认为数据与理论模型的拟合度能够接受。方法

模型拟合度不佳主要有两个缘由,一个是错误的模型结构假设,多是因为错误的外部界定,使一些观察变量或潜变量被遗漏,也多是因为错误的内部界定,使模型中的路径被统计

错误假定或被遗漏;另外一个是有关模型分布的假定不知足于正态分布。数据

当有内部界定错误出现时,能够对模型进行不断的修正以达到改进,其余错误则没法经过模型修正来改进,而须要釆取相应的措施对模型进行改进。模型修正有两种方法,一个是简约修正,即对一些路径进行剔除或限制;另外一个是展修正,即对一些路径限制进行放松, 以提升模型拟合程度。
须要注意的是,拟合指数的做用是考察理论模型与数据的适配程度,并不能做为判断模型是否成立的惟一依据。拟合优度高的模型只能做为参考,还须要根据所研究问题的背景知识进行模型合理性讨论。即使拟合指数没有达到最优,但一个可以使用相关理论解释的模型更具备研究意义。
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