Los métodos de corrección del modelo de ecuaciones estructurales más utilizados son los siguientes:
Los métodos de corrección de modelos de ecuaciones estructurales comúnmente utilizados incluyen el índice de modificación del modelo (MMI), el índice de comparación de modelos (MCI), la correlación residual y la mejora de la precisión de la medición. Se presentarán por separado a continuación.
1. Índice de corrección del modelo
1.CFI: Comparando el modelo actual y el modelo perfecto, cuanto más cerca esté el valor de 1, los datos proporcionados se ajustan a la hipótesis de investigación.
2.TLI: Evaluar los cambios en la incertidumbre teórica de cada parámetro después de sumar grados de libertad. En comparación con el valor DTF, cuanto más cerca esté de 1, mejor será la coincidencia del modelo después de aumentar los grados de libertad.
2. Índice de comparación de modelos
1.AIC: Cuando se utilizan más de dos modelos, si el AIC es el más pequeño, el modelo es el mejor.
2.BIC: Similar a AIC, pero con mayores capacidades de regularización.
En tercer lugar, correlación residual
Cuando la correlación entre residuos es alta, puede indicar que el modelo tiene un efecto de almohadilla o errores de codificación causados por factores no considerados. Los desarrolladores pueden utilizar las siguientes dos métricas de correlación al evaluar si hay múltiples * * * problemas lineales en los residuos:
1.Cr (confiabilidad común): mide la varianza de todas las variables que pertenecen a todos los factores Cuanto mayor Cuanto mayor sea el valor, mejor será la coincidencia del modelo.
2.Vif (factor de impacto de la varianza): mide cómo cambia cada indicador con otros indicadores. Cuando VIF aparece en el nivel de alerta temprana, significa que esta variable tiene un cierto grado de coeficiente de correlación con otras variables.
Cuarto, mejorar la precisión de la medición
1. CFA (Análisis factorial confirmatorio): confirma la causalidad y la estructura factorial.
2.ESEM (Modelado exploratorio de ecuaciones estructurales): han aparecido en la literatura modelos integrales ESFA y EFA, que ayudan a los investigadores a introducir el modelado exploratorio de ecuaciones estructurales en nuevas áreas de investigación.
3. LVM (Modelo de Variables Latentes): incluye modelos de ecuaciones estructurales, modelos de efectos mixtos, modelos multinivel y otros tipos diferentes.