→ LF0640: 去檢視MI,刪除不適合題項,能促使RMSEA降低,達到適配05/20 11:09
推 ctronary: 利用MI指數判斷模式是否要精簡還是修正(判斷是否要加線05/20 15:04
→ ctronary: ),之後利用T檢定,或者把兩個或多個以上的路徑係數設05/20 15:04
→ ctronary: 為相同,最後用卡方差檢定05/20 15:04
我刪除兩個題項之後model fit就很合理了 非常感謝~
※ 編輯: TWmark (110.26.200.185 臺灣), 05/20/2020 17:35:55
推 melancholy07: 想請問版友,如果用Bollen-Stine bootstrap修正卡05/20 22:45
→ melancholy07: 方值也是可行的方式嗎?05/20 22:45
回一下樓上 我在YT有看到一個陳老師的頻道 嘗試跑了bollen stinebootstrap法 可以看
到p值為.000 代表拔靴後的卡方值與原始有顯著差異 所以以小弟的模型為例 應該是樣本
數造成卡方值有問題 但是我沒有全部重算配適度就是了 不過我原始樣本是750個左右 卡
方值高到爆 跑
了拔靴法2000次 卡方值有降到約150左右 雖然還是很高XD
※ 編輯: TWmark (110.26.200.185 臺灣), 05/20/2020 23:23:04
※ 編輯: TWmark (110.26.200.185 臺灣), 05/20/2020 23:27:32
※ 編輯: TWmark (110.26.200.185 臺灣), 05/20/2020 23:39:07
※ 編輯: TWmark (110.26.200.185 臺灣), 05/20/2020 23:41:32
推 melancholy07: 卡方值高不高應該要看自由度決定?我的資料自由度 05/23 20:44
→ melancholy07: 快800,卡方值近6000,BS Bootstrapping 完居然剩8 05/23 20:44
→ melancholy07: 00多 05/23 20:44