全部版块 我的主页
论坛 数据科学与人工智能 数据分析与数据科学 SPSS论坛
4309 1
2012-01-11
Degrees of Freedom = 303
                Minimum Fit Function Chi-Square = 696.70 (P = 0.0)
        Normal Theory Weighted Least Squares Chi-Square = 568.31 (P = 0.0)
                Estimated Non-centrality Parameter (NCP) = 265.31
            90 Percent Confidence Interval for NCP = (202.02 ; 336.41)
                        Minimum Fit Function Value = 4.55
                Population Discrepancy Function Value (F0) = 1.73
              90 Percent Confidence Interval for F0 = (1.32 ; 2.20)
             Root Mean Square Error of Approximation (RMSEA) = 0.076
            90 Percent Confidence Interval for RMSEA = (0.066 ; 0.085)
               P-Value for Test of Close Fit (RMSEA < 0.05) = 0.00
                  Expected Cross-Validation Index (ECVI) = 4.69
             90 Percent Confidence Interval for ECVI = (4.28 ; 5.16)
                         ECVI for Saturated Model = 4.94
                       ECVI for Independence Model = 20.23
     Chi-Square for Independence Model with 351 Degrees of Freedom = 3041.13
                            Independence AIC = 3095.13
                                Model AIC = 718.31
                              Saturated AIC = 756.00
                           Independence CAIC = 3204.13
                               Model CAIC = 1021.08
                             Saturated CAIC = 2281.97
                          Normed Fit Index (NFI) = 0.77
                        Non-Normed Fit Index (NNFI) = 0.83
                     Parsimony Normed Fit Index (PNFI) = 0.67
                        Comparative Fit Index (CFI) = 0.85
                        Incremental Fit Index (IFI) = 0.86
                         Relative Fit Index (RFI) = 0.73
                             Critical N (CN) = 80.76
                     Root Mean Square Residual (RMR) = 0.073
                             Standardized RMR = 0.081
                        Goodness of Fit Index (GFI) = 0.78
                   Adjusted Goodness of Fit Index (AGFI) = 0.73
                  Parsimony Goodness of Fit Index (PGFI) = 0.63
进行模型修饰 还是无法达到要求,如何是好,求教高手指点尽快指点?
二维码

扫码加我 拉你入群

请注明:姓名-公司-职位

以便审核进群资格,未注明则拒绝

全部回复
2017-9-23 21:32:28
请问如何找出结构方程模型中的异常值?所谓的P2值为何在输出结果中没有看到?
二维码

扫码加我 拉你入群

请注明:姓名-公司-职位

以便审核进群资格,未注明则拒绝

相关推荐
栏目导航
热门文章
推荐文章

说点什么

分享

扫码加好友,拉您进群
各岗位、行业、专业交流群