步骤 | SEM数据分析的七个步骤之模型修正（含实例）

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SEM数据分析的七个步骤

第六期给大家讲的是

模型修正

之前发布的关于模型拟合的文章大家都很感兴趣啊？

很多同学纷纷表示“那我只能用修正指数修正了该怎么操作？”

其实AMOS和MPLUS的修正方式在两个软件的问答篇中都有提到过。

八问八答之MPLUS篇

今天就给大家详细展开一下具体的操作。

【概念】

Srbom D（1989）提出当模型拟合不理想的时候，常使用修正指标 modification index (MI)来对模型进行修正的，关于具体的一些计算公式，大家感兴趣的可以自己去下载来研究，参考文献附在文末。

修正指数是和模型的固定参数是相关的，固定参数的modification index(MI)是接近于自由度为1的卡方值，简而言之就是我们将某个固定参数改为自由参数之后，模型的卡方值会降低。原文表述如下：

但是，我们在进行修正的时候一定要注意：不能单纯的以“数据驱动”为导向，同时还要兼顾“理论”。

在进行修正的时候，我们要注意以下三点：

1.如果有多个指标的MI都较高，那么应该从最高的开始修正，每次只修正一条，修正完成后重新进行估计，再重复此步骤，得到理想的结果为止，因为参数的改变会影响模型的其他结果，如路径系数。

2.不能盲目的修正，修正的指标一定要能够从理论上解释，要让每个指标都具有实际的意义。

3.如果只能通过很多的修正才能得到理想的模型结果，请重新考虑模型的合理性。

修正指标大于多少才有必要修正，不同的学者提出了不同的标准。

比如：Bagozzi R P 。etal（1988）提出应大于3.84；

邱皓政（2005）认为大于5才有必要修正；

总的来说，修正这个概念，在我们进行数据分析的时候，要合理的进行运用，接下来将给大家讲解在AMOS和MPLUS中实际应该如何操作。

【MPLUS】

3.在代码中加上该修正路径

【AMOS】

1.例举的模型为平行中介模型

2.正确运用修正指数，你的快乐值突然就会指数级增加😍。

【综合评价】

总的来说，大家可以根据自己的需求、熟练程度、样本情况、模型情况选择适合自己的软件。

【参考文献】

[1]王孟成. 潜变量建模与Mplus应用,基础篇[M]. 重庆大学出版社, 2014.

【一个小预告】

后期会出专门的视频版本，敬请关注噢~

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