SEM结构方程模型

R包lavaan可以做

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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

首先你得掌握基本记忆系统，SEM3在基本记忆系统的扩充。

100个基本记忆图像是最基本的。比方说，3276 按千位、百位、十位个位（0-99基本记忆图像）

其中，十位个位76是基本记忆图像，千位3，百位2是扩充。

理解以上内容后，将各位的数字与代表含义或字母对应起来，凑起来想象联想即可。

最后，希望多练习！当然你也可以发展自己的记忆矩阵，要学会变通！

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