楼主: jfamos

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[问答] 是否参考卡方值的根据？ [推广有奖]

11楼

jfamos 发表于 2011-11-17 17:45:33

lihoujian 发表于 2011-11-17 17:40
这个很多学者都已经说了，像rigdon(1995） Hair et al.( 2006) Fornell & Larcker, （1981），即样本量大于 ...

又见版主大人啊
我不得不纠结啊，今天是我自学amos第三天
我只从一本书上参考到这些内容，怕自己涉及的知识有限
太局限了，所以才像听听大家的意见
既然这样，我也就放心了
谢谢各位的意见

12楼

辛勤工作 发表于 2011-11-17 22:13:00

rdrd110 发表于 2011-11-17 17:33
太对了，
如果用“样本大，所以卡大，所以...”，虽然实践理论的确如此，但是作为答辩或论文，恐怕不行。 ...

我话说得难听点——你遇到一个啥也不懂只会瞎指挥的导师（答辩专家），我也只能表示同情，别无它法。

统计是一种生活方式和思维方式。

13楼

stephen1981 发表于 2011-11-18 10:16:49

lihoujian 发表于 2011-11-17 17:40
这个很多学者都已经说了，像rigdon(1995） Hair et al.( 2006) Fornell & Larcker, （1981），即样本量大于 ...

赞同！！！！像Hair et al.(06)和Fornell等学者都是多元数据分析方面的专家，这已经帮助建立很好的专家效度了！！！

14楼

xiaohaibupa 发表于 2011-11-19 15:20:47

CMIN是差异的宏函数，差异表示卡方值，它可以检验模型是否适合数据。当N>200时，恰当的卡方显著性阐值为a=0.001。当其值未达到显著水平时，代表模型拟合度良好，

15楼

nlinyn 发表于 2011-11-23 11:18:17

大多數的卡方檢定結果都是顯著(<.05), 也因此才需要一堆的FI出現, 所以很少有老師會以卡方值太大來問你,
回頭看看 CFI, GFI, TLI, RMSEA 等指標的值吧

16楼

spoonshen 发表于 2011-11-23 11:23:47

不要死抱一个人的一句话不放。不同的人观点会不一样。你可以做一个POWER ANALYSIS。看看根据你的模型样本应该是多大。有了这个之后，就不用再想着这一套了。

17楼

不悔的诺言 发表于 2016-3-21 20:12:16

lihoujian 发表于 2011-11-17 17:40
这个很多学者都已经说了，像rigdon(1995） Hair et al.( 2006) Fornell & Larcker, （1981），即样本量大于 ...

我也遇到这样的问题，谢谢楼主解答

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