sem结构方程模型数据怎么标准化

对潜在变量（std.lv）或观察变量和潜在变量（std.all）进行标准化。sem结构方程模型数据对潜在变量（std.lv）或观察变量和潜在变量（std.all）进行标准化。SEM表示搜索引擎营销，SEM可以全面而有效地利用搜索引擎来进行网络营销和推广。

R包lavaan可以做

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

软件AMOS可以做

https://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MjM5MTI5MDgxOA==&mid=2650098738&idx=1&sn=319fcc4198fbcd36fc30fd1329e27bf0&chksm=beb6289f89c1a189115d96bb0f9bc3114a752f9bf1fed4c9979b2e965322d8e38c60844316de&scene=21#wechat_redirect

https://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MjM5MTI5MDgxOA==&mid=2650098759&idx=1&sn=0099b81e77a2f8b6324e88a5b49773ed&chksm=beb628ea89c1a1fcdb4c068466e6f099e0bd1af0909bbc538aca4247477978b4b52b3b9aa036&scene=21#wechat_redirect

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

---