發(fā)布時(shí)間：2018-10-18 20:48

【摘要】：擬合指數(shù)檢驗(yàn)是評(píng)價(jià)結(jié)構(gòu)方程模型(SEM)的重要環(huán)節(jié)。從協(xié)方差結(jié)構(gòu)分析的角度將SEM與傳統(tǒng)的回歸模型比較,容易理解為什么SEM需要擬合指數(shù)。揭示了目前幾種流行的擬合指數(shù)檢驗(yàn)的實(shí)質(zhì):基于卡方的絕對(duì)擬合指數(shù)(如RMSEA)檢驗(yàn)的實(shí)質(zhì)是重新設(shè)定卡方檢驗(yàn)的顯著性水平(不同于通常的.05),相對(duì)擬合指數(shù)(如NNFI和CFI)檢驗(yàn)的實(shí)質(zhì)是基于虛模型設(shè)定均方(卡方與自由度之比)降低到的比例;在NNFI大于臨界值后,報(bào)告和檢驗(yàn)CFI是不必要的。根據(jù)研究結(jié)果提出了一些方便實(shí)用的擬合檢驗(yàn)建議。
[Abstract]:Fitting index test is an important link in evaluating (SEM) of structural equation model. Comparing SEM with the traditional regression model from the angle of covariance structure analysis, it is easy to understand why SEM needs fitting index. This paper reveals the essence of several popular fitting index tests: the essence of chi-square based absolute fitting index (RMSEA) test is to reset the significance level of chi-square test (different from the usual .05), and the relative fitting index (e.g. The essence of NNFI and CFI test is to set the proportion of mean square (the ratio of chi-square to degree of freedom) to reduce based on virtual model. It is not necessary to report and verify CFI when the NNFI is above the threshold. Based on the research results, some convenient and practical suggestions for fitting test are put forward.
【作者單位】： 中山大學(xué)嶺南學(xué)院;
【基金】：國家自然科學(xué)基金項(xiàng)目(31400909)的資助
【分類號(hào)】：B841

【參考文獻(xiàn)】

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【共引文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：2280324