摘要

在本模擬研究中設計了6種樣本容量，6種因子載荷，和4種評分等級，並考察了正態和非正態分佈兩種情況。採用的錯誤模型為參數誤置（真模型中每個因子各由5個題目來測量，錯誤模型中則是第一個因子由6個題測量，另兩個因子各由4個和5個題來測量，即有一個因子載荷被誤置）模型。結果發現（1）樣本量、載荷量、評分等級數和分佈形態都對GOF的取值確有影響。其中分佈形態的影響最大。NNFI、IFI在不同條件下的平均值是最穩定的，其次是CFI、RMSEA和SRMR。它們都算是值得推薦的GOF，尤其是NNFI和IFI。（2）在正態分佈中，當樣本量 ≥ 1000時，根據NNFI、IFI、CFI、RMSEA、SRMR對模型是否擬合做出判斷時有很低的兩類錯誤率，在樣本量 < 1000時則不理想。在偏態條件下無論選擇哪個GOF兩類錯誤率都很高。（3）採用2指數策略在很多情況下也不能顯著降低兩類錯誤率。（4）由於在數據分佈非正態，或正態但樣本量 < 1000時是難判斷模型是否擬合的。因此我們提出了2界值策略。即為每個GOF確定上下兩個界值。低於下界值時可判斷模型是不正確的，而高於上界值時則可判斷模型是正確的。GOF取值處於上下界值之間時難以判斷模型是否擬合，只能說越高擬合的可能性越大。這時就要通過跨樣本驗證和增加樣本量來確定模型是否正確。

_{[英文版 | 目錄 | 心理學報 | 其他文獻 | 訂講表格 | 查詢 ]}

查詢有關資料，請電郵致 hkier-journal@cuhk.edu.hk。