SEM结构方程模型

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

在统计学与概率论中，协方差矩阵（或称共变异矩阵）是一个矩阵，其每个元素是各个向量元素之间的方差。这是从标量随机变量到高维度随机向量的自然推广。

假设X是以n个标量随机变量组成的列向量，

并且μi 是其第i个元素的期望值, 即, μi = E(Xi)。协方差矩阵被定义的第i，j项是如下协方差：

矩阵中的第(i,j)个元素是Xi与Xj的协方差。这个概念是对于标量随机变量方差的一般化推广。

可以用syntxt来做

CORRELATION MATRIX OUT (*) /VARIABLES=c1 c2 nc3 nc4 c5 c6 c7 nc8 c9 nc10 c11 nc12 nc13 nc14 nc15 c16 nc17 c18 nc19 nc20 c21 nc22 c23 nc24 c25 nc26 c27 nc28 nc29 nc30 nc31 nc32 c33 nc34 nc35 c36 nc37 nc38 nc39 nc40 c41 nc42 .

MCONVERT /MATRIX=OUT ('C:\Documents and Settings\Administrator\桌面\covariance.sav').

你把变量名和保存目录改了就看到矩阵了

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