评价结构方程模型的拟合优度指标有

结构方程模型适配度指标如下：

1、x2值：显著性概率值p>0.05（未达显著水平），x2使用样本数为100至200。

2、GFI值：>0.90。

3、AGFI值：>0.90。

4、RMR值：<0.05。

（SEM）的概念与Amos G raphics窗口界面的基本操作；后半部以各种实例介绍Amos G raphics在各种SEM模型中的应用。

全书采用AMOS图像界面，完全没有复杂的SEM理论推导和语法，最大的特点就是对利用AMOS进行结构方程模型各种分析的每一个步骤都有详细的讲解和图示。

这些统计量都是结构方程中用来检验你所建立的模型与数据的拟合程度的指标，称为拟合优度指数（goodness of fit index），简称为拟合指数。

不同学者提出了许多不同的拟合指数。

常用的指标一般是卡方，自由度df，RMSEA( Root Mean Square Error of Approximation, 近似误差均方根）)，GFI（goodness-of-fit index, 拟合优度指数）, NNFI（non-normed fit index）和CFI(comparative fit index, 比较拟合指数)。

一般认为，如果RMSEA在0.08以下（越小越好），GFI、NNFI和CFI在0.9以上（越大越好），所拟合的模型是一个“好”模型。AGFI（adjusted goodness-of-fit index），IFI也是越大越好，表明模型拟合的较好，不过现在不常用。

卡方和自由度主要用于比较多个模型，卡方值越小越好，自由度反映了模型的复杂程度，模型越简单，自由度越多，反之，模型越复杂，自由度越少。总的来说，我们追求的是既简单又拟合得好的模型。

如果你要更详细的了解这些拟合指数，请参考侯杰泰等人的著作《结构方程模型及其应用》。

一般我们论文分析有很多个题项时，也就是多变量时，建立SEM结构化方程时 ，如果没有坚实的理论基础支撑，不清楚那些变量分为一个组时，题项对应哪个因子。一般可以先用EFA再在此基础上用 CFA。 （探索性因素分析用spss软件做，验证性因素分析用amos软件。） 探索性因子分析可以实现用少量因子反映大量问卷题目的信息，从而实现降低维度，便于分析的目的，并对因子命名用于后续分析。

前面的SPSS分析方法-因子分析中，也提到因子分析的前提条件 ： KMO检验和巴特利特检验： 用于检查变量间的偏相关性，取值在0-1之间。KMO值越接近于1，因子分析效果就好。一般KMO值0.9以上极适合做因子分析，0.8以上适合做因子分析，0.7以上尚可，0.6以上勉强度可以，0.5以上不适合，0.5以下非常不适合。实际运用中，在0.7以上，效果比较好；在0.5以下时，不适合应用因子分析。

Bartlett 球形检验：  P<0.05,不服从球形检验，应拒绝各权变量独立的假设，即变量间有较强相关；P>0.05时，服从球形检验，各变量相互独立，不能做因子分析。

接下来我们建立SEM模型。

一、画好路径图

打开AMOS，按照我们做EFA分好的题项或者根据理论分好的题项设计路径图。

二、读取数据文件

因为SPSS14.0版本以后已经将AMOS整合到SPSS内，所以一般我们数据以SPSS存储来分析比较兼容，不容易出问题。当然，在读取数据之前，我们要对数据的完整性问题做处理。

步骤：1、在工具箱中选择“Select data file(s)”图示，或者点菜单栏File-Data Files

2、勾选【Files Name】，然后选择分析的后缀名.sav数据文件读入

3、可以看到读入文件成功，数据样本145个

4、点击OK，结束数据读入，也可点击View Data阅览数据

二、命名变量名称

前面我们建立了路径图，但其中的潜在变量和观察变量以及相关误差都还没命名，和关联数据。

步骤：

[if !supportLists]1.  [endif]命名观察变量。点击工具箱中”List Variablles in data set”,按住鼠标左键把观察变量拖入方形框中。

2.命名潜在变量。双击椭圆框框，打开Object Properties，在Variables Name窗口中输入潜在变量名。

3.命名误差变量。自动命名：点击菜单Plugins-Name Unobserved Variables。手动命名，可以双击打开Object Properties，保持视窗开启，逐个命名。

4.我们可以点击，调整一下观察变量的方框，美化路径图

5.最后我们就得出一个完整模型了。

三、在路径中显示重要的参数。

步骤：1、点击Title图示，在绘图区点一下，输入参数的宏函数

2、常见的参数宏函数命令如下

四、存档，点击，保存文件

五、估算分析，输出结果

步骤：

[if !supportLists]1.  [endif]点击Analysis properties图示，选择Output，勾选需要分析的系数、输入的模型拟合度和需报告的相关值。

2、点击Calculate estimates图示，产生估计值。

六、分析验证输出结果

1.点击工具箱View Test图示，浏览输出估计值，输出报表内容。

2.报表解读

3.模型的总体

4.非标准化回归系数

5.标准化回归系数

6.相关系数

7.方差 ：检查是否有违反估计

原文来自https://mp.weixin.qq.com/s/ORu4ez12YoB036tuN5KuuQ

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