每次点击“运行”时，都会显示指定模型的“结构化方程模型”报表。默认情况下，该报表包含“拟合汇总”报表、“参数估计值”报表和“路径图”。

拟合汇总

关于模型拟合的信息表，包括任何收敛问题。该表中报告以下统计量：

样本大小

用于拟合模型的观测（行）数。

带缺失值的行

包含至少一个缺失值的观测（行）数。所有缺失值都使用全信息最大似然 (Finkbeiner 1979) 来处理。

迭代

用于拟合模型的迭代数。

-2 对数似然

拟合模型的对数似然乘以 -2。该值可用于比较嵌套模型；两个模型的 -2 对数似然值之间的差值服从卡方分布，其自由度等于两个模型之间的自由度差值。

参数个数

模型中的自由估计参数数目。

AICc

校正的 Akaike 信息准则。该值可用于比较模型，其中较小的数字表示模型拟合更好。请参见AICc 和 BIC。

BIC

Bayes 信息准则。该值可用于比较模型，其中较小的数字表示模型拟合更好。请参见AICc 和 BIC。

卡方

模型的卡方统计量。

自由度

模型拟合的卡方检验的自由度。

概率>卡方

模型的卡方统计量的 p 值。

CFI

Bentler 比较拟合指数 (CFI) 为确定模型拟合提供了额外的指导。CFI 介于 0 和 1 之间。值最好大于 0.90（Browne and Cudeck 1993；Hu and Bentler 1999）。请参见CFI。

RMSEA

近似的均方根误差 (RMSEA) 为确定模型拟合提供了额外的指导。RMSEA 介于 0 和 1 之间。值最好小于 0.10（Browne and Cudeck 1993；Hu and Bentler 1999）。请参见RMSEA。

90% 下限

RMSEA 的 90% 置信下限。请参见RMSEA。

90% 上限

RMSEA 的 90% 置信上限。请参见RMSEA。

参数估计值

模型参数的估计值表。该表按均值/截距、载荷、回归和方差等部分来组织。对于每个估计值，给出标准误差 (Std Error)、Wald 检验统计量 (Wald Z) 和相应的 p 值（概率>|Z|）。

提示：“参数估计值”表包含隐藏列，这些列标识每个模型参数的“自”成分和“至”成分。要显示这些列，请右击该表并选择列 > 自和列 > 至。

路径图

显示拟合模型的路径图表示。请参见“关系图”选项卡。