一种新的评价结构方程模型拟合效果的校正拟合指数

发布时间：2020-05-21 23:39

【摘要】：目的建立一种新的用于评价结构方程模型(SEM)拟合效果的方法—校正拟合指数(CGFI)。方法在已有拟合指数(GFI)方法的基础上,通过增加1/(N-1)项校正样本量导致的低估效应,通过自由度与变量个数的比值项对模型的复杂程度进行惩罚,构建了CGFI,表达为:CGFI=1-[df_(test)/k(k+1)][1-GFI-1/(N-1)]。基于预设的SEM,采用Monte Carlo技术模拟产生数据,考虑样本量、参数估计方法、模型误设类型及误设程度四种因素,将所提出的CGFI与其他3种拟合指数(GFI,AGFI,PGFI)进行比较。评价标准基于稳健性和对模型误设的敏感性。结果 CGFI较GFI有一定改善效果,受样本量的影响更小,对模型误设更为敏感;GFI和AGFI受样本量的影响较大,在样本量较小时存在一定低估。PGFI对模型误设不敏感,且存在较为严重低估。GLS参数估计方法在模型严重误设时容易得到反常的结果。结论CGFI较GFI有较好的表现,临界值为0.95,可用于模型拟合效果的评价。
【图文】：

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本文编号：2675089