如何解读AMOS拟合指数以评估模型适配度

在结构方程模型（SEM）分析中，AMOS软件常被用于拟合和评估模型。AMOS拟合指数是评估模型适配度的重要指标。以下是一些常见问题及其解答，帮助您更好地理解如何解读这些指数。

常见问题一：什么是RMSEA（Root Mean Square Error of Approximation）？

RMSEA是评估模型拟合度的一个常用指标，它表示模型与实际数据之间的平均误差。RMSEA的值越小，表示模型拟合度越好。通常，RMSEA小于0.05表示模型拟合良好，小于0.08表示模型可以接受，而大于0.10则表示模型拟合较差。

常见问题二：如何解释CFI（Comparative Fit Index）和TLI（Tucker-Lewis Index）的值？

CFI和TLI都是比较拟合指数，用于评估模型与基准模型的拟合度。CFI的值介于0到1之间，值越接近1表示模型拟合度越好。TLI是对CFI的补充，它对模型复杂度更加敏感。通常，CFI和TLI的值都应大于0.9，表示模型拟合良好。

常见问题三：NFI（Non-Normed Fit Index）和NNFI（Non-Normed Fit Index）有何不同？

NFI和NNFI都是非标准化拟合指数，用于比较不同模型的拟合度。NFI是NNFI的简化版，NNFI考虑了模型复杂度的影响。NFI的值介于0到1之间，NNFI的值介于-1到1之间。两者都应接近1，表示模型拟合较好。

常见问题四：如何理解RMR（Root Mean Square Residual）和GFI（Goodness of Fit Index）？

RMR是残差平方和的均方根，它反映了模型未能解释的变异。RMR的值越小，表示模型拟合度越好。GFI是拟合优度指数，它表示模型拟合的优度。GFI的值介于0到1之间，值越接近1表示模型拟合度越好。

常见问题五：什么是CFI和TLI的临界值？

CFI和TLI的临界值通常设定为0.9。当CFI和TLI的值都大于0.9时，通常认为模型拟合良好。然而，实际应用中还需结合其他指标和理论背景进行综合判断。

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