Amos软件完结篇！模型无法拟合，拟合指标不佳如何解决？

基础准备

过去一段时间，草堂君围绕Amos、SPSS和SPSS的Prcess插件，比较详细地介绍了路径分析理论、结构方程模型理论，中介效应模型理论、调节效应理论以及混合模型（同时包含调节和中介效应）理论；并结合具体案例，介绍了如何使用Amos、SPSS和SPSS的Process插件进行以上模型的分析。以上这些文章都已经整理成Amos导航页，大家可以从“生活统计学”公众号首页下方的导航栏获取最新版的Amos导航页回顾以上内容： 

通过以上文章的介绍，Amos软件需要介绍的内容就基本介绍完了。导航页中的所有文章都按照循序渐进的学习顺序，排列好文章顺序，大家阅读的时候可以按照导航页内文章的顺序进行学习。通过导航页中文章的学习，大家基本上就能利用Amos进行模型分析，并得到拟合结果。

Amos模型拟合常见问题

在用Amos进行模型分析时，分析者经常遇到的问题有两大类：

• 模型无法拟合；

• 模型的整体拟合效果不佳；

造成以上两类问题的原因很多，对于主要原因，草堂君为大家总结如下：

 

模型无法拟合原因

模型无法拟合指的是通过特定的模型估计法，无法用数据拟合出假设模型的各种参数。如下图所示，绘制好模型以后，点击【Calculate estimates】按钮，Default model前面的XX符号没有变成OK，说明模型无法拟合。

模型无法拟合的第一大类原因是违反模型绘制规则，模型绘制规则主要有以下几条：

• 所有的误差项和残差项的路径系数都需要设定为1；如上图所示，所有测量变量残差和自变量误差（上图中以e开头）的路径系数都为1。

• 自由度应该大于0，也就是待估计的参数个数要小于数据关联点数；如下图所示，变量有5个，那么待估计的参数应该少于数据关联点数0.5*5*(5 1)=15个。

• 矩形图形（测量变量）的名称在SPSS文件中一定要能找到对应名称的变量；另外，椭圆图形（潜在变量）的名称与SPSS文件中的变量名称不能相同。

• 因变量上需要增加残差项，如上图的“生活适应”和“生活满意”这两个因变量。

 

除了以上违反Amos软件模型绘制规则的原因，还有一个更常见的原因是模型无法顺利收敛，这是由于原始数据的变量相关关系，与模型建立的变量相关关系之间存在巨大的差异造成的。

 

解决方法

对于违反模型绘制规则造成模型无法拟合的情况，大多数时候，Amos软件都会跳出警告对话框，大家可以根据对话框的内容快速修正模型。对于原始数据与模型之间巨大差异造成的模型无法拟合情况，分析者应该重新审视模型的合理性，根据实际情况简化和修正模型，然后再进行检验。

 

拟合指标不达标

利用Amos进行分析时，还有一类分析者经常遇到的问题，那就是模型能够顺利收敛，拟合出模型参数，但是最终的模型整体拟合指标不达标。这些指标在Amos输出结果的Model Fit页面，这些指标的达标标准如下：

对于模型拟合度指标不达标的情况，一般都是由于问卷数据的信效度不佳造成的，关于信度和效度的概念，以及什么数据情况，才能使问卷数据的信效度好，大家可以回顾文章：数据分析技术：信度与效度；信度和效度代表什么？因此，对于模型拟合指标不达标的情况，大家应该重新审视问卷的结构，收集数据的信度与效度情况，对数据进行修改或对题项进行删减。

 

总结一下

可以发现，对于模型无法拟合的情况，应该从违反模型绘制规则和模型结构上面进行考虑，寻找原因，解决问题。对于模型拟合度指标不达标的情况，应该从问卷数据的信效度上进行考虑，删减或修改数据，解决问题。由于造成模型无法拟合以及模型拟合度指标不佳的原因会依据模型结构，数据情况和分析方法的不同而不同，因此对于很多统计分析基础不佳的分析者来说，发现问题和解决问题成为不可能完成的任务。