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一种新的评价结构方程模型拟合效果的校正拟合指数

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GFI(Goodness-of-Fit Index)是结构方程模型(Structural Equation Modeling,SEM)拟合效果评价最常用的指标之一,但文献指出它和样本量之间存在较大的正向相关关系,并在样本量有限时存在一定的低估.针对GFI可能存在的问题,Joreskog和Sorbom(1982)和Mulaik(1989)先后提出对自由度和待估参数进行惩罚的调整GFI(Adjusted-Goodness-of-Fit Index,AGFI)和无偏GFI(Parsimony unbiased Goodness-of-Fit Index,PGFI),理论认为这两种指数较GFI有更好的性能,但尚缺乏研究证据的支持.鉴于GFI一类指数的不足,本研究将在GFI方法的基础上提出一种新的校正GFI(Corrected Goodness-of-Fit Index,CGFI)方法,以期较目前的GFI一类指数有更好的统计性能.

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来源
《2017年中国卫生统计学学术年会》||262|共1页
会议地点
作者
王凯; 陈方尧; 谭铭; 陈平雁;
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正文语种
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中图分类数理统计;
关键词
结构方程模型; 拟合效果; GFI指数; 统计性能;

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