用lavaan包做结构方程(SEM)模型分析教程

在完成结构方程后，如何判断这个模型好坏是不少初学者的一个纠结点。我在这里稍微补充一下，模型是否合适以及好坏主要从四个统计参数判断。1， 卡方值，卡方值检验选定的模型协方差矩阵与观察数据协方差矩阵相匹配的假设。原假设是模型协方差阵等于样本协方差阵。如果模型拟合的好，卡方值应该不显著。在这种情况下，数据拟合不好的模型被拒绝，所以P>0.05最好；2. CFI 比较拟合指数，这个应该>0.9; 3.RMSEA (root mean square error of approximation)是近似误差均方根, 如果<0.05则适配良好，若是 <0.08 适配合理。4. SEMR (standardized root mean square residual )标准化残差均方和平方根，这个应该< 0.05。当然，实际情况可能我们的方程只满足其中一两个参数指标，这个时候你需要考虑是否需要简化模型的复杂程度了。