回归分析拟合度过低的原因受样本数量的影响吗

不一定，多种影响都会。

几种情况如下：

1、离群值的存在，或者异常值的存在。

2、数据本身是适合于曲线回归，不适合线性回归。总的来说，如果两个变量或多个变量之间相关系数本身不高，或者线性相关比较弱，就会有这样的情况。

加变量，或者加入自变量的二次型之类。

时间序列拟合度不高，就说明解释变量无法很好解释因变量，这时就要加变量了，或者加入自变量的二次型之类。

时间序列（或称动态数列）是指将同一统计指标的数值按其发生的时间先后顺序排列而成的数列。

拟合指标看起来都差点意思

觉得首先你可以再考虑一下你的模型，检查检查路径，看看哪里可能存在问题，最简单的是看看单一路径，有哪些是不显著的，这会提示你有哪些路径的设置不合理，修改一下，拟合指标可以提升。当然，同样的方法你也可以去检验一下你的测量模型，看看有哪些题目很不好的，可以删就删。

其次，你看看你数据本身有没有什么问题，比如被试的作答有没有不太好的，比如有没有看起来乱填的，去掉那些明显胡乱作答的，数据质量会有所提升，相应的也许拟合会有改变

再有，品牌态度那个变量的题目太多了，可以考虑做题目打包，9个题打三包就够了，打包方法请自行查阅相关论文吧

各种方法综合一下，总会提升拟合度。另外，拟合度也只是一个经验指标，如果你后来有一些拟合指标变好了，有的，不行，那你也不用太强求，你再综合考量一下模型中的各个测定系数，修正指数等，如果都好，还是可以支持你的模型，这比单一参考拟合指标好

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