资源描述：
《结构方程模型检验-拟合指数与卡方准则》由会员上传分享，免费在线阅读，更多相关内容在行业资料-天天文库。
1、心理学报2004,36(2):186～194ActaPsychologicaSinica3结构方程模型检验:拟合指数与卡方准则1,213温忠麟侯杰泰马什赫伯特(12香港中文大学教育学院,香港)(华南师范大学教科院,广州510631)(3西悉尼大学教育学院,悉尼,澳大利亚)摘要讨论了Hu和Bentler(1998,1999)推荐的检验结构方程模型的7个拟合指数准则,对这7个指数的历史、特点和表现做了比较详细的述评。指出了他们基于这7个指数的单指数准则和2-指数准则的不足之处。提出了超低显著性水平下的卡方准则,并
2、部分重复他们的模拟例子,将卡方准则与这7个指数准则比较,结果说明新的卡方准则优于其中的6个,与另一个相当。最后简要说明了应当如何检视拟合指数进行模型检验和模型比较。关键词结构方程,模型检验,拟合指数,临界值,卡方检验。分类号B841.2近年来,结构方程(structuralequation)分析(包括一是哪些指数比较好?这个问题,从不同的角度分验证性因子分析)在我国的心理、教育、社会、管理和析会有不同的结果,这是指数家族庞大的重要原因。传播等研究领域已经逐步有了一些应用。面对结构二是指数的界值(cutoffv
3、alue)取多大合适?很长一方程分析软件(如流行的LISREL、EQS、AMOS)输出段时间比较公认的标准是,相对指数在0.9或以上,[3]结果,如何检视诸多的拟合优度统计量(也称为拟合拟合的模型可以接受;RMSEA小于0.05表示模指数,以下简称指数)以检验或选择模型,是应用工型拟合得好,在0.05—0.08之间表示模型基本可以[7,8][9,10]作者很感兴趣的问题。本文研究的问题可以简单地接受。新近的结果是,Hu和Bentler经过文归结为:第一,应当根据哪些指数来检验模型?第献分析和模拟研究,对ML估
4、计(极大似然估计,他二,多大的指数值才算是一个“好”的模型?所谓指们报告的模拟结果和本文的模拟结果都是基于ML数,是反映模型与样本数据吻合程度的统计量,所以估计)和GLS估计(广义最小二乘估计),推荐联合第一个问题就是用什么统计量来检验所拟合的模使用SRMR和以下指数中的一个:TLI、BL89、RNI(或型。第二个问题类似于通常的假设检验中统计量CFI)、GammaHat、Mc和RMSEA来检验模型。他们(如t检验中的统计量)的临界值(以下称为界值)如建议的界值是TLI、BL89、RNI(或CFI)和Gamm
5、aHat何确定。实际上,这两个问题都是结构方程分析中为0.95,Mc为0.9,SRMR为0.08,RMSEA为0.06。很重要、且尚未很好解决的问题。由于作者之一Bentler(EQS的作者)的名气和载文刊[9]物《PsychologicalMethods》(1996年从《Psychological1问题的背景Bulletin》分出来的美国心理协会最主要的心理方法拟合指数的研究在结构方程分析的历史上受到和统计期刊)的影响都很大,他们这种比较苛刻的新了相当的重视,不少文献与指数的研究有关,而且其准则很可能成为检
6、视指数的普遍标准(参见文献中部分文献被高频率引用(如文献[1～5]等)。从[11])。本文对他们的新准则进行评论和质疑。首[1]1973年Tucker和Lewis提出的第一个指数TLI至先我们根据前人的研究,给出一个好指数应有的特[6]1996年Marsh和Balla提出的NTLI,文献上正式发征,对上述指数的表现和特征做出评价;然后就Hu[10]表、有名字的指数有40多个。指数研究的历史上可和Bentler模拟研究中,根据他们的新准则得到的谓争论不断,争论的焦点就是上面提到的两个问题:第一类(拒真)和第二类
7、(受伪)错误率的总和,来说收稿日期:2003-02-223本研究得到全国教育科学”十五”规划教育部重点课题(DBA010169)以及香港中文大学和华南师范大学心理应用研究中心(教育部文科基地)资助。通讯作者:温忠麟,Email:wenzl@scnu.edu.cn186©1994-2010ChinaAcademicJournalElectronicPublishingHouse.Allrightsreserved.http://www.cnki.net2期温忠麟等:结构方程模型检验:拟合指数与卡方准则187明他
8、们的新准则有何不妥;接着我们重复他们的部成有模型复杂性校正和无模型复杂性校正两种。为分模拟,结论是如果选择适当的显著性水平,传统的让读者熟悉Hu和Bentler建议使用的7个指数,表12χ检验与他们的Mc准则相当,比其他6个新准则列出了这些指数的计算公式、所属类型,表注中有它都好。最后,我们简要说明了在检验和评价所拟合们的英文名称。的模型时应当如何检视指数。为行文方便,将一个指数虽多,但除了RMR、
