你自己根据自己的的数据情况看吧,对于你提到的指标,我相信90%的文献都说是0.9以上为标准的,这个经验值还是很可信的,如果你不是正在写论文,那完全可以接受这个结果,如果你一定想要结果好,那就要么好好处理处理数据,重新做一下结构方程的分析,要么就找到相关的文献支持,以表明你用0.9以下的指标数值是合理的
如果是论文答辩或者发论文,只是0.8过一些那很可能要被答辩老师或者审稿人质疑的,接近0.9应该还勉强可以
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
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