结构方程模型（SEM模型）

（1）功能很强大

（1）模型回归系数汇总表格

（1）路径影响关系MI-调整影响关系

相关链接：

链接1 ：结构方程模型(Structural Equation Model, SEM) https://zhuanlan.zhihu.com/p/138837728

链接2 ：SPSSAU教程-结构方程模型 SEMhttps://spssau.com/helps/questionnaire/semAnalyse.html

链接3 ：在线spss】数据分析实战教学之结构方程模型-SPSSAU实现 https://www.bilibili.com/video/av69372102

R包lavaan可以做

https://www.codetd.com/article/916129

软件AMOS可以做

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https://www.jianshu.com/p/d698dc099dec

https://www.jianshu.com/p/e0938fb35c45

https://blog.csdn.net/yjj20007665/article/details/66967966

χ2 卡方拟合指数 检验选定的模型协方差矩阵与观察数据协方差矩阵相匹配的假设。原假设是模型协方差阵等于样本协方差阵。如果模型拟合的好，卡方值应该不显著。

RMR 是残差均方根。RMR 是样本方差和协方差减去对应估计的方差和协方差的平方和，再取平均值的平方根。RMR应该小于0.08，RMR越小，拟合越好。

RMSEA 是近似误差均方根 RMSEA应该小于0.06，越小越好。

GFI 是拟合优度指数，范围在0和1间，但理论上能产生没有意义的负数。按照约定，要接受模型，GFI 应该等于或大于0.90。

CFI 是比较拟合指数，其值位于0和1之间。CFI 接近1表示拟合非常好，其值大于0.90表示模型可接受,越接近1越好。

同时要求样本和指标之间有一个最低数量比例

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