结构方程模型（SEM）的模型拟合检验：解读拟合度指标与误差指标

结构方程模型（SEM）是一种统计分析方法，用于研究变量之间的关系和模型的拟合程度。模型拟合检验是SEM中的一个重要步骤，用于评估所构建模型与实际数据的拟合程度。

模型拟合检验通常包括两个方面的指标：拟合度指标和误差指标。

拟合度指标用于评估模型与样本数据的整体拟合程度。其中，最常用的指标是卡方拟合度检验（χ^2）和拟合度指数（CFI）。卡方拟合度检验通过比较实际数据与模型预测数据之间的差异来评估模型的拟合程度。如果卡方值越小，说明模型的拟合程度越好。拟合度指数（CFI）是一个综合指标，用于衡量模型与数据的拟合程度。CFI的取值范围在0到1之间，值越接近1，表示模型的拟合程度越好。

误差指标用于评估模型中的测量误差和结构误差。常用的误差指标包括标准化根均方差残差（SRMR）和均方根误差逼近指标（RMSEA）。标准化根均方差残差（SRMR）是一个测量误差的指标，它衡量了模型中的测量误差与实际数据之间的差异。SRMR的取值范围在0到1之间，值越小表示模型的测量误差越小。均方根误差逼近指标（RMSEA）是一个结构误差的指标，它衡量了模型中的结构误差与实际数据之间的差异。RMSEA的取值范围在0到1之间，值越小表示模型的结构误差越小。

总体来说，模型拟合检验是评估SEM模型与实际数据之间的拟合程度的重要方法。通过拟合度指标和误差指标的综合评估，可以确定模型是否能够较好地解释数据，并对模型进行修正和改进。