您好，请问有文献支撑吗

同问！请问有文献支撑吗

我可以帮你解决，如有需要，可以加3100556104

验证性因子分析，一定画双箭头，两两拉相关吗

楼主解决了吗 我也出现了跟你几乎一样的问题

在验证性因子分析（CFA）中，如果模型拟合指标如CFI、IFI和NNFI低于0.9，通常表示模型的拟合度不佳。虽然RMSEA值为0.07可能被认为是边际可接受的（一般认为小于0.08是可接受），但CFI等指标较低需要引起注意。

修正过程如下：

1. **检查模型结构**：首先确认你的理论模型是否准确反映数据。是否有变量错误地加载在了不同的因子上？是否存在反直觉的路径？

2. **利用修正指数（Modification Indices）**：软件如AMOS、Mplus等会提供修正指数，指出哪些路径的添加或移除可能改善模型拟合度。通常，高MI值表明添加该路径可能会大幅增加模型的χ/df比或CFI值。

3. **逐个考虑添加建议的路径**：
   - 如果理论支持，可以考虑添加残差协方差（尤其是对于同源数据中的变量）。例如，如果两个变量理论上可能共享某些未测量的影响因素，可以允许它们的误差项相关。
   - 考虑释放一些因子载荷的固定值或允许跨因子的相关性，但要谨慎行事，确保这些修改仍然反映理论模型。

4. **评估修正后的模型**：每次添加路径后都要重新运行CFA并检查拟合指标。同时，回顾修正是否仍符合你的研究假设和理论框架。

5. **报告与解释**：在进行任何更改时，都要记录为什么进行了这些修改，并讨论它们对研究结果的意义。避免过度修饰数据以满足统计标准，保持理论的合理性和清晰性。

6. **检查其他指标**：除了CFI、IFI和NNFI外，还应考虑SRMR（标准化均方残差）等指标。一个全面的拟合评估应该综合多个指数。

在进行上述修正时，请确保你有充分的理由支持每一次修改，并且保持研究的透明度与科学性。如果模型经过多次尝试仍无法达到良好的拟合标准，可能需要重新审视理论框架或数据收集过程是否存在根本问题。

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