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

结构方程模型（SEM, Structural Equation Modeling）是建立在回归模型（Regression Models）的基础上，针对潜变量（Latent Variables）的统计方法。

&ltimg src="https://pic1.zhimg.com/v2-9097acc14cb5f4a901d4e2d1cf883030_b.png" data-rawwidth="308" data-rawheight="260" class="content_image" width="308"&gtf为latent variable, 例如智力、自尊等，在该SEM模型中为predictor。y1,y2,y3为observed variables, 即可直接测量得到的变量，在该SEM模型中为indicators。λ1-3为factor loadings，ε为residual error。

f为latent variable, 例如智力、自尊等，在该SEM模型中为predictor。y1,y2,y3为observed variables, 即可直接测量得到的变量，在该SEM模型中为indicators。λ1-3为factor loadings，ε为residual error。

先前提到SEM是建立在regression model基础上的，该模型可写为如下方程：

y1 = λ1*f + ε1

y2 = λ2*f + ε2

y3 = λ3*f + ε3

即可看到与regression model的联系。

SEM较为广泛应用的是方差/协方差估计法。即可由上述方程写出关于y1,y2,y3的方差/协方差矩阵：（σ为f的variance）

&ltimg src="https://pic3.zhimg.com/v2-4d1ae9e59cf5987bc5ad78ac07b42c7a_b.png" data-rawwidth="453" data-rawheight="93" class="origin_image zh-lightbox-thumb" width="453" data-original="https://pic3.zhimg.com/v2-4d1ae9e59cf5987bc5ad78ac07b42c7a_r.png"&gt而后计算机根据实际矩阵，对factor loadings等parameters进行估计并输出估计矩阵，与实际矩阵差异最小（最理想）时，即输出结果，得到各估计参数和拟合指数。

而后计算机根据实际矩阵，对factor loadings等parameters进行估计并输出估计矩阵，与实际矩阵差异最小（最理想）时，即输出结果，得到各估计参数和拟合指数。

应用较多的模型/方法：MIMIC, multiple group models（比较组间差异）, latent growth modeling（比较纵向差异）等。

应用广泛的软件：

1、Mplus。优点：编程简单，结果全面。缺点：收费，贵。学生版是300$。

2、Amos。优点：傻瓜，画图拖数据即可。缺点：模型稍一复杂就很费时。

3、R。下个package即可。优点：兼容性、专业性强。缺点：用的人少，不利于伸手党。

4、LISREL。优点：易入门。缺点：需输入各矩阵，略过时。

其他还有一些软件，不了解。

SEM入门不久，以上为个人理解，求探讨求轻喷。么么哒

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