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,...
您的模型刚刚被识别（df=0），这就是您得到p值= NA、RMSEA=0等结果的原因。如果你的模型只是 A_1...
Social communication fears: Factor analysis and gender invariance of the short-form of the personal report of confidence as a speaker in Spain Different indices of the confirmatory factor analysis (CFI, TLI, SRMR, RMSEA) confirmed a good fit. Internal consistency was high in both studies and ....
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...