指数拟合方程 模型拟合指数一般列哪几个

2022年5月3日发

(作者：圣者遗物)

SEM各拟合指标一览

模型

拟合成功

指数名称性质

建议值

X2拟合优度检

验（X2

goodness-of-fit

test）

样本容量

节俭

影响

评估

经验性评价

拟合指

数

p>0.05受影响很大

无法评

估

（1）样本容量很小时，容易接受劣势模型；样本容量大时镇江网站优化，

容易拒绝所有拟合很好的模型；

（2）在多个模型比较分析时非常有用；

拟合优度指数

GFI

拟合指

数

>0.90受影响

无法评

估

（1）在更大似然和最小二乘法中比较稳定；

（2）在CFA中，当factorloading和样本容量较低时又名苏州站长网，容

易接受模型；参数估计值比较低时又名胶南站长网，容易接受模型；

（1）可以按照模型中参数估计总数的数量对GFI进行调

整；

（2）估计参数相对与数据点总数越少或自由度越大，

AGFI越接近GFI海南网站建设。

调整的拟合优

度指数AGFI

拟合指

数

>0网络营销是什么.90受影响

可以评

估

1/31

近似误差的均

方根RMSEA

拟合指

数

<0百度关键词推广.05(<0.08

可接受)

受影响

可以评

估

（1）基于总体差距的指数泊头网，多数学者推荐为常用拟合指

数；

（2）比较敏感；

（3）惩罚复杂模型。

（1）应用不同的模型估计方法时很稳定；

（2）即使是对小样本模型拟合时表现也很好；

（3）在嵌套模型比较时很有用；

比较拟合指数

CFI

相对拟合指

数

>0.90不易受影响

无法评

估

规范拟合指数

FI

相对拟合指

数

>0搜索排行.90

样本容量小

时严重低估

无法评

估

（1）对数据非正态和小样本容量非常敏感；

（2）不能控制自由度；

（3）受样本容量影响大md5在线解密，渐不使用；

（1）在更大似然估计时使用有较好稳定性，能正确对复杂

模型进行惩罚软文外链代发，准确区分不同的模型，多数学者推荐；

（2）在应用最小二乘法估计模型时比较差；

（3）可以用于比较嵌套模型；

（4）缺点：估计值变化很大痞子瑞，有时可以超出0~1的范围河东做网站。

（1）在应用最小二乘法估计模型时，优于TLI、FIcms是什么意思。

（2）在更大似然估计时上海优化公司，在小样本和偏差大的模型估计

中，容易错误惩罚简约模型，奖赏复杂模型，因此渐

不常用。

Tucker-Lewis指

数（TLI或

FI）

相对拟合指

数

>0冯东阳博客.90

样本容量小

时一般低估

无法评

估

递增拟合指数

IFI

相对拟合指

数

>0湖南网络推广.90

样本容量小

时一般低估

无法评

估

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节俭调整指

数

越接近1越

PFI潍坊网站优化,PCFI,PGFI（Parsimony

好

adjusted

measures）

AIC（Akaike

information

criterion）

CAIC(Cistent

Akaike

information

criterion)

ECVI(Expected

cross-validation

index)

同时受样本

容量和估计

的参数比率

影响

（1）属于依照简约原则调整后的指数销售手段，为原来的指数乘以

省俭比率；

奖励简

（2）模型越简单，越不被惩罚。

约模型

（3）受样本容量同以上相对应的指标百度，同时受到估计参数

与饱和参数值的影响

奖励简

用于模型比较

约模型

信息标准指

数

越小越好不受影响

信息标准指

数

越小越好不受影响

奖励简

用于模型比较

约模型

信息标准指

数

越小越好受影响

（1）用于模型比较；

奖励简

（2）在样本较小时危机公关的处理技巧，支持简约模型；随着样本数的增大转

约模型

而支持较复杂但解释力更强的模型。

个人建议：

（1）AGFIisnotenough站长工具死链,更好综合各种指标判断网站推广dxm,特别在CFA中，FI(TLI)更重要一些。

（2）相对比较可靠的指标：FI百度竟价,CFI,AGFI刷排名,RMSEA

（3）坚实的理论比可靠的数据更重要！

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