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规范拟合指数-统计

规范拟合指数（normed fit index, NFI），指相对于基准模型的卡方值降低的比例指数。取值在 0 到 1 之间，越接近 1 表明模型拟合程度越好。

定义

相对拟合指数-统计

相对拟合指数（comparative fit index），指通过与基准模型的拟合优度比较来评估模型相对拟合情况的指数。

定义

近似误差均方根-统计

近似误差均方根（root mean square error of approximation, RMSEA），指评估模型与实际观测值之间的近似误差，考虑了模型的自由度和样本量大小。

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均方根残差-统计

均方根残差（root mean square residual,RMR），指模型预测值与实际观测值之间差异的平方根均值，较低的值表明模型预测值与实际观测值之间的差异较小，即模型拟合度较好。

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调整的拟合优度指数-统计

调整的拟合优度指数（adjusted goodness of fit index, AGFI），指在拟合优度指数的基础上，额外考虑模型的自由度和样本量大小的指数。

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拟合优度指数-统计

拟合优度指数（goodness of fit index, GFI），指模型能够解释的协方差比例指数。取值在0 到1 之间，取值越大越好，一般取值大于0.9 时，认为拟合程度好。

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绝对拟合指数-统计

绝对拟合指数（absolute fit index），指衡量模型对数据拟合情况的指数。比较模型预测数据与观测数据之间的差异，不涉及与其他模型的比较。

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对角加权最小二乘-统计

对角加权最小二乘（diagonal weighted least squares, DWLS），指一种简化的加权最小二乘法。其中权重矩阵仅在对角线上有非零值，每个观测值根据其自身的方差被独立加权，而不考虑观测值之间的协方差。适用于处理有序分类数据。

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广义最小二乘-统计

广义最小二乘（generalized least squares, GLS），指一种通过对数据的协方差矩阵进行变换来估计模型参数的最小二乘估计方法，主要思想是通过权重矩阵来对观测数据进行加权，以考虑观测数据之间的相关性和方差异质性。

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加权最小二乘-统计

加权最小二乘（weighted least squares, WLS），指一种使实际观测值与估计值之差的平方和达到最小的参数估计方法，其中不同的观测值被赋予不同的权重，方差较小的观测数据会被赋予更高的权重，而方差较大的观测数据则被赋予较低的权重，通常在数据的方差存在异质性时使用。 ...

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未加权最小二乘-统计

未加权最小二乘（unweighted least squares,ULS），指一种使实际观测值与估计值之差的平方和达到最小的参数估计方法，其中所有观测值的权重相同。

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测量尺度-统计

测量尺度（measurement scale），指用于度量变量的一种尺度，在结构方程模型中，是模型识别依据的必要条件之一。可通过将潜变量的方差设为 1，即将潜变量标准化，或将潜变量的观测标识中任何一个因子负载设为 1 来设定。

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矩结构-统计

矩结构（moment structure），指样本矩阵（样本数据的协方差或相关矩阵）与模型参数和总体矩阵（总体协方差或相关矩阵）之间的关系结构。

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约束参数-统计

约束参数（constrained parameter），指在结构方程模型中，根据研究者的理论假设，通过设定等式或限制条件以规定其取值的参数。

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固定参数-统计

固定参数（fixed parameter），指在结构方程模型中，由研究者根据先验知识或理论知识而事先设定的参数，其取值不由模型拟合过程估计。

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自由参数-统计

自由参数（free parameter），指在结构方程模型中，未被理论设定的参数，其取值通过数据进行估计。

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导出模型-统计

导出模型（generative model），指在构建结构方程模型时，对原始模型作限制、简化、扩展或调整参数而产生的次级模型。

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备选模型-统计

备选模型（alternative model, AM），在在构建结构方程模型时，用于与主要理论模型比较的替代性模型，以评估不同理论模型对观测数据的拟合程度。

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纯粹验证模型-统计

纯粹验证模型（strictly confirmatory model），指在构建结构方程模型时，采用严格的、事先设定的理论结构和参数设定来拟合观测数据的模型。

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模型设定-统计

模型设定（model specification），指构建结构方程模型时对模型的基本结构和参数的设定，包括纯粹验证模型、选择最优模型和导出模型三种形式。

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