在结构方程模型（SEM）中，CFI (Comparative Fit Index) 和 RMSEA (Root Mean Square Error of Approximation) 是两种常用的拟合度指标。当 CFI=1 且 RMSEA=0 的时候，这通常表明你的模型与数据的拟合非常好，甚至达到了完美的程度——在统计意义上，这意味着模型没有任何误差。
然而，在实际应用中，得到如此理想的数值往往不常见，也可能是由于以下几种原因：
1. **模型过度指定**：如果模型中的参数过多或者自由度过低（即约束条件太多），可能使得模型与数据完美拟合。这种情况下，即使CFI=1和RMSEA=0，模型也可能存在严重的过度拟合问题。
2. **样本量影响**：在大样本的情况下，即使是微小的模型偏差也会被放大，导致统计显著性高估，而实际上模型可能并不如指标显示得那么完美。因此，在解读这些指标时，还要考虑其他因素和实际情境。
3. **数据或测量问题**：有时候，如果数据本身具有某些特性（例如，高度共线性），或者测量工具存在一定的偏差，也可能导致这样的结果。
关于审稿人的质疑：
- 审稿人可能会对如此完美的拟合度提出疑问。在报告中解释模型构建的思路、考虑的数据特性和可能存在的限制是必要的。
- 提供其他拟合指标（如 TLI, SRMR 等）作为补充，可以帮助全面评估模型。
- 如果存在过度指定的问题，可以尝试简化模型或者增加数据中的自由度，以更合理地反映理论假设与实证结果之间的关系。
在学术研究中，追求完美指标并不是目标，重要的是模型的解释力、理论依据和实际应用价值。因此，在遇到CFI=1和RMSEA=0的情况时，应当从多个角度审视模型的有效性和合理性。
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