LISREL进行共同方法偏差分析 加入CMV拟合很差

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inCMV加入模型后，模型拟合指标相对于原模型变得很差，说明了什么？

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关键词：LISREL lisre isrel ISR 模型拟合 模型

可能是共同方法偏差不明显？具体看模型吧

南南数据 发表于 2016-1-27 00:23
可能是共同方法偏差不明显？具体看模型吧

原模型
Degrees of Freedom = 284
               Minimum Fit Function Chi-Square = 885.0467 (P = 0.0)
       Normal Theory Weighted Least Squares Chi-Square = 886.1193 (P = 0.0)
               Estimated Non-centrality Parameter (NCP) = 602.1193
          90 Percent Confidence Interval for NCP = (516.1499 ; 695.6969)
                       Minimum Fit Function Value = 1.5001
               Population Discrepancy Function Value (F0) = 1.0205
            90 Percent Confidence Interval for F0 = (0.8748 ; 1.1791)
            Root Mean Square Error of Approximation (RMSEA) = 0.05995
          90 Percent Confidence Interval for RMSEA = (0.05550 ; 0.06444)
             P-Value for Test of Close Fit (RMSEA < 0.05) = 0.0001407
                 Expected Cross-Validation Index (ECVI) = 1.7290
           90 Percent Confidence Interval for ECVI = (1.5833 ; 1.8876)
                        ECVI for Saturated Model = 1.1898
                      ECVI for Independence Model = 29.4553
    Chi-Square for Independence Model with 325 Degrees of Freedom = 17326.6527
                          Independence AIC = 17378.6527
                              Model AIC = 1020.1193
                             Saturated AIC = 702.0000
                          Independence CAIC = 17518.5799
                              Model CAIC = 1380.7010
                            Saturated CAIC = 2591.0174
                         Normed Fit Index (NFI) = 0.9489
                       Non-Normed Fit Index (NNFI) = 0.9595
                    Parsimony Normed Fit Index (PNFI) = 0.8292
                       Comparative Fit Index (CFI) = 0.9646
                       Incremental Fit Index (IFI) = 0.9647
                        Relative Fit Index (RFI) = 0.9415
                            Critical N (CN) = 229.2323
                    Root Mean Square Residual (RMR) = 0.06318
                            Standardized RMR = 0.06318
                       Goodness of Fit Index (GFI) = 0.8964
                  Adjusted Goodness of Fit Index (AGFI) = 0.8720
                 Parsimony Goodness of Fit Index (PGFI) = 0.7253

南南数据 发表于 2016-1-27 00:23
可能是共同方法偏差不明显？具体看模型吧

加入CMV后，模型：
Degrees of Freedom = 1253
              Minimum Fit Function Chi-Square = 87744.9986 (P = 0.0)
      Normal Theory Weighted Least Squares Chi-Square = 22511.9721 (P = 0.0)
              Estimated Non-centrality Parameter (NCP) = 21258.9721
        90 Percent Confidence Interval for NCP = (20775.0814 ; 21749.3107)
                      Minimum Fit Function Value = 148.7203
               Population Discrepancy Function Value (F0) = 36.0322
           90 Percent Confidence Interval for F0 = (35.2120 ; 36.8632)
             Root Mean Square Error of Approximation (RMSEA) = 0.1696
           90 Percent Confidence Interval for RMSEA = (0.1676 ; 0.1715)
              P-Value for Test of Close Fit (RMSEA < 0.05) = 0.0000
                 Expected Cross-Validation Index (ECVI) = 38.5796
          90 Percent Confidence Interval for ECVI = (37.7595 ; 39.4107)
                        ECVI for Saturated Model = 4.6712
                      ECVI for Independence Model = 143.3586
   Chi-Square for Independence Model with 1326 Degrees of Freedom = 84477.5713
                          Independence AIC = 84581.5713
                              Model AIC = 22761.9721
                            Saturated AIC = 2756.0000
                          Independence CAIC = 84861.4257
                             Model CAIC = 23434.6991
                           Saturated CAIC = 10172.1425
                         Normed Fit Index (NFI) = -0.0387
                      Non-Normed Fit Index (NNFI) = -0.1008
                   Parsimony Normed Fit Index (PNFI) = -0.0365
                        Comparative Fit Index (CFI) = 0.0
                      Incremental Fit Index (IFI) = -0.0393
                        Relative Fit Index (RFI) = -0.0992
                            Critical N (CN) = 10.2280
                     Root Mean Square Residual (RMR) = 0.1534
                            Standardized RMR = 0.1533
                       Goodness of Fit Index (GFI) = 0.4053
                  Adjusted Goodness of Fit Index (AGFI) = 0.3459
                 Parsimony Goodness of Fit Index (PGFI) = 0.3685

为什么 我的加入 Cm变量后总是估计不了呢？