做完CFA后，这些指标都如何判断？1.模型拟合度指标，包括Chi-square值、df（自由度）、p值、CFI（比较适配度指数）、RMSEA（均方根误差逼近度）等。 2.因子载荷指标，即各测量变量对应因子的系数。 3.各因子间相关性指标，即各因子之间的相关系数。 4.可信度指标，包括Cronbach's Alpha、Composite reliability等。 5.效度指标，包括收敛效度、区分效度等。 6.其他指标，如因子解释方差、公共方差等。

在判断CFA分析结果时，可以按照以下常用的标准：

1.模型拟合度指标：

- Chi-square值：P值大于0.05时，表示模型拟合度好。
- df（自由度）：df值越小说明模型越好，但过小可能导致模型过于简单。
- CFI（比较适配度指数）：CFI值越大越好，建议大于0.90时表示模型拟合度较好。
- RMSEA（均方根误差逼近度）：RMSEA值越小越好，建议小于0.08时表示模型拟合度较好。

2.因子载荷指标：

- 因子载荷系数绝对值大于0.4时，表示该测量变量与该因子的关联较强。

3.各因子间相关性指标：

- 相关系数绝对值大于0.7时，表示该因子与其他因子的相关性较强。

4.可信度指标：

- Cronbach's Alpha：Alpha值大于0.7时，表示该因子具有较好的可信度。
- Composite reliability：Composite reliability值大于0.7时，表示该因子具有较好的可信度。

5.效度指标：

- 收敛效度：AVE值大于0.5时，表示测量变量与因子的关联较强。
- 区分效度：不同因子间的AVE值差异较大时，表示测量变量与因子的区分效度较好。

6.其他指标：

- 因子解释方差：R2值大于0.5时，表示该因子解释了大部分测量变量的方差。
- 公共方差：Communality值大于0.5时，表示该测量变量与所有因子的共同方差较大。

需要注意的是，判断CFA分析结果时需要综合考虑各项指标，不能仅仅依据某个指标来判断模型的好坏。

相关问题

做CFA时，χ2/df CFI TLI SRMR RMSEA，这些指标属于下面指标的哪一类？模型拟合度指标、因子载荷指标、各因子间相关性指标、可信度指标、效度指标？

在CFA分析中，χ2/df、CFI、TLI、SRMR和RMSEA等指标属于模型拟合度指标。因为这些指标主要用于评估模型与实际数据的拟合情况，反映模型的整体拟合度，而不是单个因子或测量变量的性质。与此不同的是，因子载荷指标、各因子间相关性指标、可信度指标和效度指标主要用于评估因子或测量变量的性质和质量，属于因子分析的基本指标。

做CFA时，χ2/df CFI TLI SRMR RMSEA，这些指标如何判断

在进行CFA分析时，常用的模型拟合度指标包括χ2/df、CFI、TLI、SRMR和RMSEA，以下是它们的一般判断标准：

1. χ2/df指标：χ2/df值越小越好，一般建议小于3，但这个指标受样本量影响较大，样本量越大时，χ2/df越小。因此，该指标一般需要综合考虑其他指标一起判断。

2. CFI指标：CFI值越大越好，一般建议大于0.90，但具体数值还需结合其他指标来判断。

3. TLI指标：TLI值越大越好，一般建议大于0.90，但具体数值还需结合其他指标来判断。

4. SRMR指标：SRMR值越小越好，一般建议小于0.08，但具体数值还需结合其他指标来判断。

5. RMSEA指标：RMSEA值越小越好，一般建议小于0.08，但具体数值还需结合其他指标来判断。一般认为，RMSEA值在0.05以下为优秀拟合，0.05~0.08为良好拟合，0.08~0.10为一般拟合，大于0.10为差拟合。

需要注意的是，判断模型拟合度时，不能仅依据一个指标，而应该结合多个指标综合评价。同时，还需要结合研究问题、理论基础和实际情况来判断模型的合理性和可靠性。