RMSEA与何相关？如何降低RMSEA

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想请问RMSE是如何得出来的？与什么相关最大？根据EFA检验出某构念共有2个维度，旋转成分矩阵因子载荷均在0.6以上
但是在lisrel中做CFA时，RMSEA=0.146，其他数据如下：
Degrees of Freedom = 34
              Minimum Fit Function Chi-Square = 135.8451 (P = 0.00)
      Normal Theory Weighted Least Squares Chi-Square = 109.2811 (P = 0.00)
                Estimated Non-centrality Parameter (NCP) = 75.2811
          90 Percent Confidence Interval for NCP = (47.4088 ; 110.7668)
                       Minimum Fit Function Value = 1.3062
               Population Discrepancy Function Value (F0) = 0.7239
            90 Percent Confidence Interval for F0 = (0.4559 ; 1.0651)
             Root Mean Square Error of Approximation (RMSEA) = 0.1459
           90 Percent Confidence Interval for RMSEA = (0.1158 ; 0.1770)
              P-Value for Test of Close Fit (RMSEA < 0.05) = 0.0000
                 Expected Cross-Validation Index (ECVI) = 1.4546
           90 Percent Confidence Interval for ECVI = (1.1866 ; 1.7958)
                        ECVI for Saturated Model = 1.0577
                      ECVI for Independence Model = 15.2613
     Chi-Square for Independence Model with 45 Degrees of Freedom = 1567.1713
                           Independence AIC = 1587.1713
                               Model AIC = 151.2811
                             Saturated AIC = 110.0000
                          Independence CAIC = 1623.7109
                              Model CAIC = 228.0143
                            Saturated CAIC = 310.9678
                         Normed Fit Index (NFI) = 0.9133
                       Non-Normed Fit Index (NNFI) = 0.9114
                    Parsimony Normed Fit Index (PNFI) = 0.6901
                       Comparative Fit Index (CFI) = 0.9331
                       Incremental Fit Index (IFI) = 0.9336
                        Relative Fit Index (RFI) = 0.8853
                            Critical N (CN) = 43.9193
                     Root Mean Square Residual (RMR) = 0.1377
                            Standardized RMR = 0.06437
                       Goodness of Fit Index (GFI) = 0.8263
                  Adjusted Goodness of Fit Index (AGFI) = 0.7191
                 Parsimony Goodness of Fit Index (PGFI) = 0.5108


想请问RMSEA这么大的原因是什么？如何减小RMSEA，提高其他拟合指标的值呢？
非常感谢！

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关键词：降低RMSEA RMSEA RMSE mse RMS 如何

RMSEA和模型的界定关系很大，只要存在模型界定错误，这个值就很大，或者如果模型的理论假设不合理，RMSEA也会很敏感。另外，数据中的极端值情况也影响RMSEA。

南南数据 发表于 2015-9-28 22:30
RMSEA和模型的界定关系很大，只要存在模型界定错误，这个值就很大，或者如果模型的理论假设不合理，RMSEA也 ...

请问理论假设不合理具体是指什么？已经做过EFA，因子载荷也较高，为什么CFA结果还很不好呢？