用stata做SEM结构方程，如何看拟合优度系数如GFI，AGFI等系数？

最好是大于0.9,甚至于大于0.95,这些拟合指标的临界值都是通过大量的数据模拟得到的,也就是说如果达不到这些指标,模型很可能就是误设模型,不过我也有看到一篇数据模拟的论文里提到当样本量小于500的时候,srmr是最合适的指标,如果小于0.05,可以肯定模型正确,若大于0.08,可以肯定是误设的（适用于数据正态时,偏态时大于0.11认为模型误设）,而其他的拟合指标表现不稳定,那这个时候主要参考srmr就可以,其他的指标过得去就行,如果样本量大于1000,NNFI,CFI,IFI这些指标比较合适,0.95以上可以认为模型正确,0.85以下可以断定模型错误（适用于数据偏态时,正态时0.95以下即认为误设）

你自己根据自己的的数据情况看吧,对于你提到的指标,我相信90%的文献都说是0.9以上为标准的,这个经验值还是很可信的,如果你不是正在写论文,那完全可以接受这个结果,如果你一定想要结果好,那就要么好好处理处理数据,重新做一下结构方程的分析,要么就找到相关的文献支持,以表明你用0.9以下的指标数值是合理的

如果是论文答辩或者发论文,只是0.8过一些那很可能要被答辩老师或者审稿人质疑的,接近0.9应该还勉强可以

一、SEM（搜索引擎营销），影响其效果的因素有：

1、关键词及质量度；

2、着陆页；

3、匹配方式；

4、出价；

5、其他因素；

二、SEO（搜索引擎优化），影响其优化效果的因素有：

1、服务器；

2、域名；

3、网站架构；

4、页面布局；

5、关键词；

6、长尾词；

7、页面内容质量度；

8、用户体验；

9、内链；

10、外链；

11、其他因素

其实应该说是最大似然法和最小二乘法的区别吧。

采用OLS的回归分析方法存在几方面的限制：

（1）不允许有多个因变量或输出变量

（2）中间变量不能包含在与预测因子一样的单一模型中

（3）预测因子假设为没有测量误差

（4）预测因子间的多重共线性会妨碍结果解释

（5）结构方程模型不受这些方面的限制

SEM的优点：

（1）SEM程序同时提供总体模型检验和独立参数估计检验；

（2）回归系数，均值和方差同时被比较，即使多个组间交叉；

（3）验证性因子分析模型能净化误差，使得潜变量间的关联估计较少地被测量误差污染；

（4）拟合非标准模型的能力，包括灵活处理追踪数据，带自相关误差结构的数据库（时间序列分析），和带非正态分布变量和缺失数据的数据库。

构方程模型最为显著的两个特点是：

（1）评价多维的和相互关联的关系；

（2）能够发现这些关系中没有察觉到的概念关系，而且能够在评价的过程中解释测量误差。

1、最小二乘法的典型应用是求解一套x和y的成对数据对应的曲线（或者直线）方程。

其思想是：设y和x之间的关系可以用一个公式在表示，但其系数为待定系数。然后，将各个点的实测数据与计算求得的数据相减，得到“误差”或者不符值（有正有负，但其平方都是正的），将这些不符值的平方相加，得到总的“误差”。通过调整公式中的各个系数，使得误差平方和最小，那么就确定了y和x之间的方程的最好结果。求解最小二乘问题的过程中没有提及概率问题。

2、而极大似然估计值，是用于概率领域的一种方法，和最小二乘法是两个领域的。这种方法是应用求极大值的方法，让某一个公式求导值为0，再根据情况判断该极值是否是合乎要求。极大似然估计法可以用于正态分布中 μ, σ2的极大似然估计。极大似然估计法就是要选取类似的数值作为参数的估计值，使所选取的样本在被选的总体中出现的可能性为最大。

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