檢視模型配適

R 中的因素分析

Jennifer Brussow

Psychometrician

預設配適統計量

卡方檢定（亦稱對數概似檢定）為唯一預設

summary(theory_CFA)

 Model Chisquare =  2231.647   Df =  265 Pr(>Chisq) = 1.695873e-307

常因樣本數而顯著
理想情況是結果不顯著

變更選項

options(fit.indices = c("CFI", "GFI", "RMSEA", "BIC"))

RMSEA < 0.05
GFI（Goodness of Fit Index）> 0.90
CFI（Comparative Fit Index）> 0.90

絕對配適

summary(theory_CFA)

 Model Chisquare =  2305.159   Df =  271 Pr(>Chisq) = 0

 Goodness-of-fit index =  0.8527977

 RMSEA index =  0.07815051   90% CI: (NA, NA)

 Bentler CFI =  0.7754574

相對配適

summary(theory_CFA)

 Model Chisquare =  2305.159   Df =  271 Pr(>Chisq) = 8.422189e-319
 Goodness-of-fit index =  0.8527977
 RMSEA index =  0.07815051   90% CI: (NA, NA)
 Bentler CFI =  0.7754574
 BIC =  377.0563

summary(theory_CFA)$BIC

326.618

相對配適：模型比較

summary(theory_CFA)$BIC

326.618

# Run a CFA using the EFA syntax you created earlier
EFA_CFA <- sem(EFA_syn, data = bfi_CFA)
summary(EFA_CFA)$BIC

377.0563

適用於在同一資料集上擬合的巢狀模型
若不符合這些條件就不要使用！

一起來練習吧！

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