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影響指標的因子其實很多, 指標擬合度不佳的討論其實才是許多期刊的重點, 不必因為擬合度的不良而太介意
如果只為了完工, 找找二流的期刊, 有太多指標不佳的發表。也有的期刊文章將所有指標中較好看的數據才顯示出來, 而不良的數據通通不透漏,
其實對每一個指標為何不佳的討論才是學習的重中之重

nlinyn 发表于 2014-1-20 09:04
影響指標的因子其實很多, 指標擬合度不佳的討論其實才是許多期刊的重點, 不必因為擬合度的不良而太介意
如 ...

我主要是想判断潜变量之间是否有影响，从结果来看，除过F4，F1对其他五个潜变量都有影响。GZ和SR的路径系数都没超过0.3，这是否都是不符合SEM假设，需要剔除的观测变量

SEM不是探索性的研究, 只要路徑係數顯著(不等於零)即可證明你的理論没錯, 我的經驗是係數一般只要0.3以上幾乎都可以顯著

我看到许多文章有先做验证性因子分析，然后再结构模型，我的问卷一共12个问项，6个维度，每个维度2个题项，在这种情况下能做验证下因子分析或者说有必要做验证性因子分析么

这是一个结构模型图，其中F9-F14是心理幸福感的6个维度，每个维度下两个问题，但是模型无法拟合。数据没有缺失值，错误值，不知道问题出在哪儿。
做了心理幸福感6个维度的验证性因子分析，F9和F11的因子负载量都小于0.5

因為因子負荷不佳, 有時要計算出成果, 就需要更多的樣本數. 你先把F9,F11拿到看看

还是不行，我把那些因子负载量低的题项在路径系数上设为1 ，模型就可以拟合了，这个对于理论可行不

SEM樣本數的限制没有很好的辦法, 小樣本(<200)要跑出結果, 必須每個觀察變項的因素負荷較高時才能做. 給予模型太多的係數限制, 會使你產生模型解釋上的困難, 一般不建議.
我個人的做法是不勉強, 將數據改用PLS即可