探索性因子分析中，限定因子数强制抽取得到的因子结构，再做验证时拟合指数偏低，在0.7-0.8，是什么原因

这么个原因，第一，探索性因子分析与验证性因子分析原理不同，探索性因子分析很好不代表验证的就很好。第二，强制抽取固定因子的做法不可取。第三，探索性因子分析抽取的因子的题目结构有各种标准，不知道您如何确定题目构成。第四，结构方程模型受样本量的影响很大。第五，探索性因子分析要和验证性因子分分开，不能使用同一个样本。（南心网 SPSS和Amos结构方程模型分析）

R包lavaan可以做

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

软件AMOS可以做

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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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