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发布日期: 08/07/2020

“结构化方程模型”平台的统计详细信息

拟合汇总测度的统计详细信息

AICc 和 BIC

AICc 和 BIC 的公式如下:

AICc =

BIC =

其中:

-2logL 是负对数似然的两倍。

n 是样本大小。

K 是参数个数。

有关“模型比较”报表中基于似然的测度的详细信息,请参见《拟合线性模型》中的似然、AICc 和 BIC

CFI

比较拟合指数 (CFI) 计算如下:

CFI =

其中:

是独立模型的卡方统计量。

df0 是独立模型的自由度。

是拟合模型的卡方统计量。

dfmin 是拟合模型的自由度。

有关 CFI 的详细信息,请参见 Bentler (1990)。

TLI

Tucker-Lewis 指数 (TLI) 定义如下:

TLI =

其中:

是独立模型的卡方统计量。

df0 是独立模型的自由度。

是拟合模型的卡方统计量。

dfmin 是拟合模型的自由度。

详细信息,请参见 West et al. (2012)。

NFI

Bentler-Bonett 规范拟合指数 (NFI) 定义如下:

NFI =

其中:

是独立模型的卡方统计量。

是拟合模型的卡方统计量。

详细信息,请参见 West et al. (2012)。

修正的 GFI 和修正的 AGFI

修正的拟合优度指数(修正的 GFI)定义如下:

修正的 GFI =

其中:

是拟合模型的卡方统计量。

dfmin 是拟合模型的自由度。

p 是拟合模型的观测变量数。

n 是样本大小。

修正的拟合优度指数(修正的 AGFI)定义如下:

修正的 AGFI =

其中:

p* 是协方差矩阵中唯一条目数和观测变量的均值向量。

dfmin 是拟合模型的自由度。

详细信息,请参见 West et al. (2012)。

RMSEA

近似的均方根误差 (RMSEA) 计算如下:

RMSEA =

其中:

n 是样本大小。

dfmin 是拟合模型的自由度。

是拟合模型的卡方统计量。

利用非中心卡方分布的累积分布函数 Φ(x|λ, d) 计算 RMSEA 的置信限。90% 置信限计算如下:

下限 =

上限 =

其中:

λL 满足 Φ(|λL, dfmin) = 0.95。

λU 满足 Φ(|λU, dfmin) = 0.05。

详细信息,请参见 Maydeu-Olivares et al. (2017)。

RMR 和 SRMR

RMR 和 SRMR 的公式如下:

RMR =

SRMR =

其中:

p 是显变量数。

b 是观测变量的协方差矩阵和均值向量中的唯一条目数:

sij 是输入协方差矩阵的第 (i, j) 个元素。

是预测协方差矩阵的第 (i, j) 个元素。

是样本均值向量的第 i 个元素。

是向量预测均值的第 i 个元素。

有关详细信息,请参见 SAS Institute Inc. (2018a) 中的“CALIS 过程”一章。

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