"一个正确的模型设定也容易拟合指数不佳"--您不觉得这句话自相矛盾？

做模型是为了拟合而做模型， 还是为了测试理论／模型？你要是只为了拟合， 那就直接接受相关矩阵好了。 如果是为了测试理论／模型，哪为什么要让电脑／软件来决定怎么养修正模型设定？ 您不觉得应该从理论／模型的角度来看么？

我理解您的意思，只是你把问题看的太绝对了。当我们说模型正确指的是变量之间关系正确，符合理论，等等，但我们很少能想到自变量之间的误差相关问题，而这种情况是非常普遍的。比如四个自变量影响一个因变量，模型构建很简单，只是我们假定误差独立，可是数据可能反映自变量的测量指标误差项可能存在相关——误差修正，比如测量题目存在共同方法偏差或者某种特质因子，或者内容表达上的重叠等等。这个就需要建立误差修正，这个是在任何结构方程模型教材和文献中都是允许的。
相反呢，如果测量误差之间实际上存在相关，虽然违反独立性假设，但有理论和事实支撑，就应该建立误差相关修正，这才是符合事实。
按照你的说法，模型都不需要建立误差修正了，任何模型都是误差绝对独立的了，那要文献和教材以及软件修正干嘛？注意，我说的是必要的修正，而不是无休止的、没有理论依据的修正。我前面似乎没有说根据修正指数修正到拟合为准吧？我反复说了修正要有理论依据、可解释。但你说的直接用相关矩阵太绝对了吧？
    一个正确的模型设定也容易拟合不佳，这句话怎么是自相矛盾呢？模型正确与否是理论的，模型拟合与否和你的数据质量、样本量等等有关。
至于你说的为什么要根据电脑的提示修正，理由很简单，没有谁是全能的，尤其是像误差相关这种。你设计了一个几十道题的问卷，你能想到哪些题目的测量误差可能相关？既然想不到，根据软件的提示不容易识别吗？ 注意：我说的是软件的提示，最终是否采纳某个修正，需要有理论依据——这就是“修正需要理论依据”的道理。
    统观你的思维，你是认为一个正确的模型就是不需要任何修正的模型，一个放之四海而皆准而皆准的模型，这样的模型太理想化了！简单的例子，一个CFA，在当前数据和样本的前提下，部分拟合指数不佳，但如果存在两个题目误差项之间要修正，修正之后拟合指数明显改善。经检查问卷题目，这两个题目的陈述或内容具有相关性，比如都是问同一类对象，或者都是反向陈述等等，在我们（应该是在我个人）看来是合理的、可解释的，那这样的CFA模型是不是就是你说的错误的模型呢？

你自己怎么做无所谓。不要误人子弟。你尽可以不断补充。只要比较一下你这一大段和你最初的发言。你自己就应该能看出来当初的发言是多么谬误。

受教了，我不见得荒谬，也不见得误人子弟。我最初说的就是“试着修正一下吧，根据修正指数的提示！”当一个人不知道模型修正的方向在哪，修正指数的提示是非常有用的。
我才粗学浅，但认真负责，至于误人子弟，你自说自话吧！

从你一开始说为何不直接用相关系数矩阵，到后来质问难道做研究单纯为了拟合，就可以看得出，你学术严谨，应是高人，但理解问题片面、绝对化、走极端、盛气凌人，都是你特质之一。你尽可以再批，再斗，再驳，我都可以理解，因为这是你的本性！

高高在上之人，不可近交，言尽于此，不再复言。