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说明：其实就是对结构方程最后的模型拟合检验中关于“路径系数的检验”和“模型整体的检验”，这二者的关系搞不清楚，在实际中不知道到底该以哪一个为准，总是出现取舍难断的情况，特请高手给予帮助。

本人的数据指标庞多，都列举出来恐占篇幅，所以虚拟了几个数字，大致能把问题表述清楚即可，如下图示：

模型只包含三个外潜变量ABC（外潜变量之间暂时无路径），一个内潜变量M，观测变量若干。

问题一：如下图，假如三条路径系数都显著p<0.001，那么模型的整体性检验的若干指标（CFI、NFI、RMSEA等）是否有可能并不理想，也就是说在路径系数显著地情况下，模型整体拟合情况不理想。是否有这种可能性？二者之间到底是什么关系？关键的一问：如果是这种情况的话，是否有必要进行模型的修正，比如依据MI的值来链接ABC三者之间的通路，来使得模型的整体性检验的若干指标（CFI、NFI、RMSEA等）更加理想化，当然是依据现实的意义。那么原本显著地路径系数是否会因为这样的改动而变得不再显著？


问题二：如下图，假如三条路径系数中有两条不显著，B-M和C-M。可是如果模型的整体性拟合情况却良好。整体性检验的若干指标（CFI、NFI、RMSEA等）都很理想，那么在修正路径系数无非就是删除不显著地路径，可是这样做的话，模型整个就变化了呀，那么之前的模型整体拟合度的指标还会不会依然理想呢？


啊，写了好久，希望有人看到能多打几个字，切实地给予在下帮助，多谢哦！

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关键词：路径系数 观测变量 结构方程 模型拟合 潜变量 模型

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fit差之問題可能出在測量模式，應先看MI在測量方面所顯示的information，如刪一些題目

首先回答你的第一个问题，结果很理想但拟合优度不好的情况是有的，这可能是你忽视了某些潜在变量之间的联系，比如A、B和C之间，如果他们之间有显著相关联系，但你没有进行处理的话，拟合的效果就会变得不好。
第二个问题，这个不显著的系数是不用删除的，你尽管报告出来以后进行解释即可

我的理解
1.结果很理想但拟合优度不好，说明你的结果没有说服力，不能算最终稿，继续改。
2.删除不显著地路径，是应该的。如果拟合优度又不好了，你应该好好考虑你的模型或者采集的数据了。
最终的报告，必须是：结果很理想，并且拟合优度好。

学习，谢谢

以共變數矩陣做計算基礎的SEM模型中其實做了兩種檢驗：
1. 是理論模型是否能取得數據上的支持；(這個部份是PLS目前可能做的，或者說所有的迴歸模型都可以做到的)
2. 是總個資料與數據的匹配程度。(這個部份是共變數矩陣模型所獨有的)。
從這個基本的設定也就回答了你的疑問
你的第一個問題是理論模型良好，但數據與模型匹配程度不佳。這個問題並不單純如樓上所回答的答案。也可能是因為你的題項太多，樣本數太多，模型太複雜。。。。都可能會影響整體匹配程度。所以不需因整體匹配程度太差而失望，在期刊中，重要的是你知道為何造成如此的結果。例如樣本數是預先計算過才決定的，不是看回收結果結定的。
MI值的使用，除了在同一潛變量下的觀察項其誤差值可做相關性的放宽外，其它的修正都會使你的理論基礎不
穩固，要麼是使驗證性研究重新回到探索性研究, 要麼直接推倒理論(還想準時畢業嗎？)

問題二不知你如何判讀的。
C-->M的P值=0.008當然是顯著成立的(難道你的P判定值不是<=0.05)
基本上從個人經驗上，B-->M因為路徑不顯著，其實直接刪除對最後的指標擬合度不會有太大的影響，但數據上會較好看。不用太難過，只是一個理論的推導證明不成立而已。