Mplus | CFA报告清单及模型修正
CFA报告清单及模型修正(王孟成老师)
1 CFA结果报告清单
A 理论建构和数据收集 1. 模型建构的理论或实证依据； 2. 模型检验数量和类型（因子间是相关、直角还是层级的）； 3. 具体的模型设置（指标与潜变量之间的明确关系）； 4. 模型路径图； 5. 样本特征（取样方法、样本量、所选目标样本依据）； 6. 等价模型的排除； 7. 模型是否可以识别。 |
B 数据准备 1.数据正态性检验； 2.缺失值分析及处理方法； 3.指标类型的说明（名义的、类别的还是连续的）； 4.数据转换的说明（如是否打包）； 5.数据分析的水平（指标vs.分量表）。 |
C 模型分析 1.分析所用矩阵的类型（协方差vs.相关）； 2.矩阵是否可供读者索取； 3.采用的参数估计方法及依据； 4.潜变量定义的方法（固定方差还是固定负荷）； 5.分析采用的软件及版本。 |
D 结果报告 1.模型评价是否采用多个拟合指标：卡方，自由度，p值，RMSEA，CFI和TLI等； 2.模型修正的情况及依据； 3.条目保留的情况； 4.标准化因子负荷，因子间相关矩阵。 |
E 讨论 1.模型结果对理论的印证情况； 2.进一步的检验（如测量不变性）。 |
2 模型修正
理论模型很少能完美的拟合数据，所以需要对模型进行修饰。修饰可以有多种途径：
（1）对原模型重新定义形成新模型；
（2）收集新样本再对原模型进行验证；
（3）根据修正指数(Modification Indices, MI)修改原模型。
2.1 修正指数 MI
SEM软件通常会根据数据提出修改建议即修正指数(Modification Indices, MI)。
MI 是基于残差分析的统计指标，完全由数据驱动的，如果全部接受MI的提示，最后得到的是饱和模型，数据和模型完美拟合，所以在根据MI做修改时一定要有理论依据或在逻辑上说得通，否则很难将结果概化到其它样本中去(Jöreskog & Sörbom, 1993a; MacCallum, Roznowski & Necowitz, 1992)。
由于数据之间是联动的，改变任何一个参数都会导致整个方差-协方差矩阵发生变化，所以在具体模型修正过程中，每次只修正一个参数(Kaplan & Wenger, 1993)，通常是修正指数最大的。
在Mplus中通过在OUTPUT命令中加入MODINDICES语句获得MI值和预期参数变化值。
程序默认的MI值是10。
如要报告所有MI值，可在MODINDICES后加上（ALL）。
如只想获得大于某一特定值的MI，只需将括号中的ALL换成相应数值即可。
2.2 代码举例
TITLE: The structure of PTSD of DSM-4 using ML;
DATA: FILE IS ptsd.dat;
VARIABLE: NAMES ARE x1 x2 y1-y17;
USEVARIABLES are y1-y17;
ANALYSIS: ESTIMATOR=ML;
MODEL: f1 BY y1-y5;
f2 by y6-y12;
f3 by y13-y17;
Y6 WITH Y7; !允许条目6和7的误差相关;
2.3 指标作为分类变量
研究表明，当选项数目在5个以上时将其作为连续变量可以获得可靠的估计结果(Johnson & Creech, 1983)，但这种数据本质上还是类别数据。
将数据当作类别变量需要在VARIABLE语句下指定数据类型为CATEGORICAL，此时Mplus默认的估计方法为稳健加权最小二乘法(robust weighted least squares estimator)WLSMV。而在结果输出方面，Mplus会给出每个变量各类别的频数和百分比。
2.4 类别指标的CFA in Mplus
TITLE: The structure of PTSD of DSM-4;
DATA: FILE IS ptsd.dat;
VARIABLE: NAMES ARE x1 x2 y1-y17;
USEVARIABLES are y1-y17;
CATEGORICAL = y1-y17; !指定各测量指标为类别变量；
ANALYSIS: ESTIMATOR = WLSMV;!当指定测量指标为类别变量吋，Mplus默认采用WLSMV估讣法;
MODEL: f1 BY y1-y5;
f2 by y6-y12;
f3 by y13-y17;
OUTPUT: STANDARDIZED;!告诉Mplus报告标准化结果；
MODINDICES; !告诉Mplus报告修正指数；
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