查看原文
其他

CFA | 模型拟合指标的解读

统计分析 自我整合 2023-02-24

模型拟合指标的解读

验证性因子分析(Confirmatory Factor Analysis,CFA)是结构方程模型的重要组成部分,主要处理观测指标与潜变量之间的关系,也被称作测量模型。CFA与EFA同为处理观测变量和潜变量的方法,两者最显而易见的区别是:外显变量与潜在因子之间的关系是事先确定的还是事后推定的。EFA一般是分析之前并不明确各观测指标(量表条目)与潜在结构即因子之间的具体隶属关系,其关系是在分析之后确定的,所以EFA分析具有数据导向的特点,因此被称作数据驱动型分析。与EFA不同,CFA在分析之前就已经确定了观测指标和潜在因子之间的隶属关系,所以CFA具有假设检验的特点,为理论驱动型分析

1  假设检验卡方

模型拟合最基础也是报告最多的拟合指标是卡方统计量,而且多数拟合指标也是基于卡方统计量演变而来的。卡方统计量对样本量非常敏感,倾向于随样本量的增加而变大。

2  近似拟合检验

绝对拟合指数(Goodness-of-Fit Index,GFI),类似于回归模型中的决定系数R2,即整个模型可以解释样本方差-协方差的程度。如果残差变小,GFI增大,整个模型可解释总变异的比例增大,拟合变好。

规范拟合指数(Normed Fit Index,NFI)指研究模型与拟合最糟糕的独立模型相比的改善情况。NFI取值在0到1之间,一般以0.9作为临界值。NFI受样本量影响较大,其值随样本量的增加而变大,且会受到模型复杂程度的影响,所以研究者提出了考虑模型复杂度的校正指数非规范拟合指数NNFI(Nonnormed Fit Index,NNFI),也称作TLI(Tucker-Lewis Index)。通常将TLI>0.90作为可接受的标准,>0.95拟合较好。

比较拟合指数(Comparative Fit Index,CFI)是最稳健的指标之一。CFI对样本量不敏感,在小样本中表现不错。Hu和Bentler(1999)给出了取值范围是>0.95,并推荐与SRMR(≤0.08)配合使用。

标准化残差均方根(Standardized Root Mean Square Residual,SRMR),SRMR是直接对残差进行评价的指标之一,其取值范围在0到1之间,当值<0.08时,表示模型拟合理想。

近似误差均方根(Root Mean Square Error of Approximation,RMSEA),RMSEA受样本量影响小,对模型误设较敏感,同时惩罚复杂模型,是比较理想的拟合指数,被广泛使用。McDonald和Ho(2002)推荐小于0.08作为可接受的模型,小于0.05作为良好模型的阈限。

3  信息指数

Akaike信息准则(Akaike Information Criterion,AIC),AIC是基于信息理论发展出来的指数,倾向于支持AIC值较小的模型,常用于非嵌套模型间的比较。

贝叶斯信息准则(Bayesian Information Criterion,BIC),同AIC一样,BIC值越小越好。由于考虑样本量的影响,所以倾向于支持更简单的模型,哪怕该模型被传统的显著性检验所拒绝。

【参考文献】

王孟成. 潜变量建模与Mplus应用[M]. 重庆大学出版社, 2014.

声明:部分文章和信息来源于互联网,如转载内容涉及版权等问题,请立即与小编联系,我们将迅速采取适当的措施。



感谢您抽出  · 来阅读此文

更多精彩请点击下列分类文章

↓↓↓

一周年 | 微信公众号改版通知

送给所有考研和心怀梦想的人

圣诞节礼物 | 绘画心理培训课程

平安夜礼物 | 送给您240本心理学书籍

黑幕 | 如何写一篇节操丧尽的心理论文?

治疗

强迫性人格障碍的患者,他可能为了牢牢控制住自己所有的自发情绪而用干巴巴的没有情感色彩的单调的方式说话,而且还会加入大量的无关细节。

您可能也对以下帖子感兴趣

文章有问题?点此查看未经处理的缓存