标准化路径系数大于1的问题

tonylev

Kenny，
( t  ], T" y+ T& J5 o
        您好！
$ J# P  P, N2 k8 N7 v2 d+ ~        我在做结构方程模型分析时，出现标准化路径系数大于1，且统计检验结果显著的情况。这该怎么解释？有没有相关文献推荐一下？
        谢谢！
, Q5 P( f& E/ \2 g
                                                                                                                     Tonylev

/ Q6 S: ^8 }; b+ ?0 w; Z, s# S

Kenneth

Tonylev, 是路径系数，还是因子载荷？如果是因子载荷的话，有可能是你用了一个项目作为基数，把它的载荷定为1.0。那其他的载荷就有可能是大于1.0了。
如果真是标准化的路径系数的话，我只可以想到一个可能性，就是你的模型确实与数据很不符合。对不起，我不知道有什么文献可以解决这个问题。看看有没有其他“高人”吧。

tonylev

Kenny,

     是模型的标准化路径系数，奇怪的是，模型的指标为 CFI=0.949， GFI=0.819， NFI=0.868， RMSEA=0.052
) s* N9 O1 M7 N5 c2 K      从指标来，模型的拟合度还是可以接受的？为什么会出现这种情况呢？
     还是有一点，你觉得测量模型的拟合指数为CFI=0.884，GIF=766，NFI=0.797，RMSEA=0.072

tonylev

Kenny,

         不好说意思，刚才点错了，没写完就发出去了。

          是模型的标准化路径系数，奇怪的是，模型的指标为 CFI=0.949， GFI=0.819， NFI=0.868， RMSEA=0.052
+ x" R" @4 W; `" Y9 ?      从指标来，模型的拟合度还是可以接受的？为什么会出现这种情况呢？
; Z: d5 w6 u0 L, m) y7 d     还是有一点，你觉得测量模型的拟合指数为CFI=0.884，GIF=766，NFI=0.797，RMSEA=0.072，你觉得这个拟合度可以接受吗？
3 k+ V( f# f: E0 q7 v, F8 Q
                                                                tonylev

Kenneth

第一、CFI, GFI， NFI, 都要大于 0.9; RMSEA 最好小于0.05。你的模型绝不是好。
; G9 ?+ q6 U; h8 g, s, g第二、就是因为它要尽量把你的拟合弄好，才会有古怪的估计。你试试把所有可能的路径都写进去，就应该不会有这个问题了。你也可以把图贴上来，告诉我你估计了什么路径。

tonylev

C:\Users\Li Yao\Desktop\无标题.png
8 v, k/ C0 Y' M8 l2 V/ m, fKenny,

7 A) `3 ^8 P& l0 G2 w8 u1 c1 ]      我的概念模型如上面。模型拟合度指标和路径系如下。
) a/ O- q; T/ k" M3 ~% hC:\Users\Li Yao\Desktop\拟合度指标.png
C:\Users\Li Yao\Desktop\路径系数.png
$ \* P; \+ Z5 k$ Q需要说明一点，潜变量E,F原本各有四个测项（indicator），后根据修正系数对他们进行了parceling，并在parceling后重新进行了测量模型检验，取得了良好的效果；这时parceling后的结构方程模型。
) k3 U( ^0 G4 Q$ F! E: D* c为什么会出现标准化路径系数大于1的情况？
谢谢了！

# q$ U' Y6 {! ^1 o. R0 hTonylev

tonylev

C:/Users/Li Yao/Desktop/PNG 图像 (.png)

tonylev

Kenny,
          您好！
/ i8 J/ b- u8 |- \! T) k          图片一直无法上传，不知道为什么？我发到您的邮箱，不知道能否帮我上传一下，供大家讨论！
# \2 m1 g2 Z+ H& `( w          谢谢了！

# S4 a- F+ E: J* S9 L, Z                                                                                       Tonylev

Kenneth

替 tonylev 上传：
我看你的模型，是极其难有好结果的。因为所有左边的变量，都一定要透过中间的变量，才可以影响右边的变量。中间两个是超级中介变量啊。

$ s% s  o0 R7 w( }6 H4 Q' H

mnczj

我搜索了一下，貌似有两种原因。
$ i; k( t. c" [# a* W1，suppressor effect
2, 变量之间的correlation太高。
& B' P# L' }3 ?: e$ a关于第二点，这里有一个说明。
http://www.ssicentral.com/lisrel ... edCoefficientbe.pdf
; U% {6 E' k4 d* V1 c- k
- j/ p  j( A3 ]4 J. C2 K假设用变量X2和X3来预测变量X1,随着X2和X3之间的相关增加，回归系数就会变得超过1.简单来说，还是Kenny讲的，模型不好。