相较于CFI、TLI等指标,RMSEA的优势在于:对模型复杂度敏感:自动惩罚过度参数化的模型样本量鲁棒性:在大样本(N>200)时稳定性更高 但需避免的误区包括: 小样本(N<100)时可能出现低估误差 需配合其他指标(如SRMR)综合判断四、典型应用场景示例在验证性因子分析中,研究者若发现RMSEA=0.09(置信...
但需注意,极低值(如<0.01)可能反映模型过度拟合,此时需结合其他指标(如CFI、SRMR)综合判断。二、良好或可接受(0.05 ≤ RMSEA ≤ 0.08)此区间内的模型虽存在一定误差,仍具有实际应用价值。例如,在社会科学或行为科学中,因变量间关系复杂,RMSEA为0.07的模型若其他指标(如TLI>0.90)达标,...
R / Lavaan / rmsea=0，srmr=0，cfi=1，tli=1问题是什么您的模型刚刚被识别（df=0），这就是您...
TLI= .95 RMSEA = .085 (IC 90% 0.07 - 0.10) SRMR = 0.049 Hu and Bentler’s Two-Index Presentation Strategy (1999): TLI and SRMR (TLI of 0.96 or higher and an SRMR of .09 or lower) and CFI and SRMR (CFI of .96 or higher and a SRMR of 0.09 or lower) (as cited in ...
A new nonnormality correction for the RMSEA, CFI and TLI Meeting of the German Stata Users Group at the Ludwig-Maximilians Universität, 24th May, 2019 ?All models are false, but some are useful." (George E. P. Box) Dr. Wolfgang Langer Martin-Luther-Universität Halle-Wittenberg ...
路径分析:CFI = 1,RMSEA = 0 我正在运行一个路径分析模型,但似乎模型拟合索引很完美:CFI = 1.00,RMSEA = 0.00。但是,完美模型拟合通常表示饱和模型。但是看来我的模型是不是案件以来,我有额外的自由度。那么,如何解释CFI和RMSEA?非常感谢你的帮助! lavaan (0.5-21) converged normally after39iterations...