多元正态和卡方检验显著的限制如何解决,及算法选择、模型修正

样本350，每一个变量都不是正太分布，但是skew和kurtosis都在可以接受的2和7的范围内，但是Multivariate  不满足多元正态性。

1、是不是不能用AMOS的ML和 PLS算法，mlups中MLR MLM WLSMV哪个算法比较好？

2、我使用了以上所有的算法，AMOS中按照MI修正了模型，但是即使卡方/df在3以内，其他拟合指标接近或者符合标准，所有路径显著，但是卡方的p值始终等于0，没有变化；这是为什么，是算法不能用于不是多元正态的数据么。我记得今天哪个帖子里看到说Multivariate  不大于50也可以用ML，但是找不到了，请问有这个说法么？
3、我在mlups中用MLR MLM WLSMV，因为听说可以不要求多元正态，但是卡方的p值也始终等于0，没有变化。这是表示数据本身有问题么？
4、mlups中WLSMV方法得出的路径系数中，即使设置显示标准化系数，但是每一个潜变量下原先设定的系数为1的那个观测变量的系数始终为1，不会变，这是什么原因？
5、WLSMV方法得出的拟合指数:由于卡方的修正系数没有显示所以不确定卡方/df，可能在5~6，p=0,RMSEA=0.162,CFI=0.926,
WRMR=1.793, 如何根据MI修改呢？按理应该先改mi大的，如图1中红色框内的，但是ZY本来就是属于ZYSW0；图2 中 红框又是什么意思呢？

第一，卡方显著性水平p值受样本量的影响，样本量比较大时，绝大多数模型的卡方值检验p值都会小于0.001，那个0.000不是说等于0，而是小于0.001。样本量大时，卡方值检验的p值参考意义不大，要看其他拟合指数。
第二，Mplus中有些估计法只能输出非标准化的结果，即便你在output中要求输出标准化的结果。
第三，By语句中的修正问题，你的语法程序可能没有设置好测量指标与潜变量的关系，建议仔细检查。
第四，关于多元正态性，多数数据都不能很好的服从多元正态性，因此使用ML也可以只是结果不够稳定精确，使用Mplus中的稳健估计法会更可靠一些。

南南数据 发表于 2016-10-20 01:09
第一，卡方显著性水平p值受样本量的影响，样本量比较大时，绝大多数模型的卡方值检验p值都会小于0.001，那个 ...

1、第一点我知道，但是大样本到底多少才算，我觉得实际上应该和观测变量所求参数合适相关，但是看到有的文章说500以上，有的说1000.我的300多不到400，能这样解释么，因为样本量影响？
2、是不是路径即使显著，但是相关系数比较小，小于0.3，这个路径最好撤消？
3、如果在 Estimates of variances of exogenous variables. 潜变量的残差有一个se=0.028,cr=0.335,p=0.738,潜变量的残差不显著或者是不是拟合不好？

南南数据 发表于 2016-10-20 01:09
第一，卡方显著性水平p值受样本量的影响，样本量比较大时，绝大多数模型的卡方值检验p值都会小于0.001，那个 ...

另外，请问，mplus能不能设置2个外源潜变量相互独立啊？amos只要不画线就可以，但是mplus总是会自动默认相关给出 估计，这样好像会影响整个模型估计。

你好，我是心理学学生，最近在用WLSMV的方法处理测量恒等行的问题，使用的软件是MPLUS，mplus对WLSMV的语句好像有特殊的限制，你有代码可以发我一下嘛，不胜感激！！附邮箱15708417452@163.com

请问你这个多元正态分布的检验是在哪个软件做的？ 谢啦

子呓 发表于 2019-7-29 08:44
请问你这个多元正态分布的检验是在哪个软件做的？ 谢啦

不记得了，看我上面结果好像是有划线的表格应该是amos吧。反正当时用lamos和mplus.我记得amos好像是可以做检验的