结构方程模型拟合指数比较差怎么办?

      我们在做结构方程模型时拟合指数比较差,例如CFI、TLI连0.8都不到,RMSEA大于1.0等,模型拟合效果明显太差了。那遇到这种情况时我们该怎么办?

    第一,简化模型:先减少模型中潜变量的测量指标个数,如果还不行就减少潜变量个数。

   第二,化潜为显:将一些潜变量尤其是测量指标比较多的潜变量换为显变量,例如用总分或均分表示。

  第三,简化潜变量:一些潜变量测量指标太多了,可以用打包法将测量指标减少。 

  第四,处理数据中的极端值。

  第五,增加样本量。

你可能感兴趣的:(结构方程模型,python,开发语言)