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

问题一：验证性因子分析的测试步骤 验证性因子分析往往通过结构方程建模来测试。在实际科研中，验证性因子分析的过程也就是测度模型的检验过程。可以进行测度模型及包括因子之间关系的结构方程建模并拟合的统计软件有很多，比如LISREL、AMOS、EQS、MPLUS等。其中最常用的是LISREL。在LISREL这个软件中有三种编程语言：PRELIS是用来作数据处理或简单运算，比如作一些回归分析、计算一个样本的协方差矩阵；LISREL是一种矩阵编程语言，它用矩阵的方式来定义我们在测度项与构件、构件之间的关系，然后采用一个估计方法 (比如极大似然估计) 进行模型拟合；SIMPLIS是一种简化的结构方程编程语言，适合行为研究者用。一般来讲，研究者需要先通过SIMPLIS建立测度模型，然后进行拟合。根据拟合的结果，测度模型可能需要调整，抛弃质量差的测度项，然后再拟合，直到模型的拟合度可以接受为止。

问题二：验证性因子分析的定义 在社会调查研究构成中，研究者首先开发调查问卷。对应于每一个研究者所感兴趣的理论变量，问卷中往往有多个问题。比如，研究者对顾客的忠诚度感兴趣，忠诚度可能用购买频率、主观评估、消费比例等多个问题来衡量。这个理论变量就是因子，这些个别问题是测度项。验证性因子分析就是要检验购买频率、主观评估、消费比例是否真的可以反映忠诚度。与验证性因子分析相对的是探索性因子分析。在探索性因子分析中，比如，因为我们想让数据“自己说话”，我们即不知道测度项与因子之间的关系，也不知道因子的值，所以我们只好按一定的标准(比如一个因子的解释能力) 凑出一些因子来，再来求解测度项与因子关系。探索性因子分析的一个主要目的是为了得到因子的个数。探索的因子分析有一些。第一，它假定。在实际研究中，我们往往会假定一个因子之间没有因果关系，所以可能不会影响另外一个因子的测度项。第二，探索性因子分析假定测度项残差之间是相互独立的。实际上，测度项的残差之间可以因为共同方法偏差、子因子等因素而相关。第三，探索性因子分析强制所有的因子为独立的。这虽然是求解因子个数时不得不采用的机宜之计，却与大部分的研究模型不符。最明显的是，自变量与因变量之间是应该相关的，而不是独立的。这些局限性就要求有一种更加灵活的建模方法，使研究者不但可以更细致地描述测度项与因子之间的关系，而且并对这个关系直接进行测试。而在探索性因子分析中，一个被测试的模型(比如正交的因子) 往往不是研究者理论中的确切的模型。验证性因子分析 (confirmatory factor *** ysis) 的强项正是在于它允许研究者明确描述一个理论模型中的细节。那么一个研究者想描述什么呢？因为测量误差的存在，研究者需要使用多个测度项。当使用多个测度项之后，我们就有测度项的“质量”问题，即效度检验。而效度检验就是要看一个测度项是否与其所设计的因子有显著的载荷，并与其不相干的因子没有显著的载荷。当然，我们可能进一步检验一个测度项工具中是否存在共同方法偏差，一些测度项之间是否存在“子因子”。这些测试都要求研究者明确描述测度项、因子、残差之间的关系。对这种关系的描述又叫测度模型 (measurement model)。对测度模型的检验就是验证性测度模型。对测度模型的质量检验是假设检验之前的必要步骤。

问题三：菜鸟求教，验证性因子分析拟合指标的关系 主成分分析属于探索性因子分析(EFA），和验证性因子分析（CFA）不一样，它们基于不同的原理和计算方法，验证性因子分析往往更容易出现比较好的结果，因为它是在你设定好因子结构的情况下去检验这一种结构和你的数据是否拟合，不一定可以拟合你数据的模型只有一种，但只要你的这一种拟合指标好就OK，而探索性因子分析是完全靠数据说话，数据驱动，这当然更不容易获得满意的结果。如果你主成分分析结果不好，可以尝试直接用验证性因子分析，若是获得满意的结果，可以考虑报告验证性因子分析的结果而不报告主成分分析。

问题四：spss 如何做验证性因子分析 spss20以上纳入了amos，就可以直接做了

我替别人做这类的数据分析蛮多的

问题五：spss 如何做验证性因子分析? spss不能做验证性因子分析哦，要用spss里面的amos模块才行

可以做专业数据分析哦

问题六：如何用验证性因子分析共同方法偏差 我使用的Lisrel，设定 1 个公因子数，使研究中的所有测量项目负荷于这一共同因子，如果模型拟合良好就可以说明存在一个可以解释大多数变异的公共因子。如果分析结果发现所用测量项目负荷于共同因子时的各项拟合指数都不好，则说明研究的共同方法偏差属于可接受范围。

问题七：验证性因子分析 共同方法变异 怎么做 我使用的Lisrel，设定 1 个公因子数，使研究中的所有测量项目负荷于这一共同因子，如果模型拟合良好就可以说明存在一个可以解释大多数变异的公共因子。如果分析结果发现所用测量项目负荷于共同因子时的各项拟合指数都不好，则说明研究的共同方法偏差属于可接受范围。

问题八：如何用 SPSS 进行验证性因子分析 SPSS 不能进行验证性因子分析，只能进行探索性因子分析

用别的软件啊：Amos、Lisrel、Mplus等

问题九：怎么用AMOS对问卷进行验证性因子分析 用amos来做比较好

构建好模型之后运行分析，根据拟合指数以及载荷等判断即可。（南心网 Amos效度分析）

问题十：如何用amos做验证性因子分析 验证性因子分析主要探讨潜变量之间的相关关系而不是因果关系，在SEM中，模型构建分为两块，一块是测量模型，一块是结构模型，测量模型是测量潜变量和观测指标的关系模型，而结构模型则是测量潜变量之间的关系模型；所谓验证性因子分析就是主要探讨结构模型中的相关关系，操作很简单，你把潜变量之间用双箭头联系起来就可以了，当然，这里要注意一点，如果根据理论或者经验推测某两个潜变量之间完全不存在相关的话，可以不用双箭头联系；另外，AMOS里面的 *** ysis properties 模块设置中有个output选项，你点击critical ratios for difference 选项（打勾），运行数据后在text output的报表中可以根据临界比率（p是否小于.05）来判断潜变量之间的关系强度是否显著，如果小于临界比率，建议取消对应的潜变量双箭头。

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