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● 卡方和自由 df 度主要用于比较多个模型，卡方值越小越好，自由度反映了模型的复杂程度，模型越简单，自由度越多，反之，模型越复杂，自由度越少。
● GFI（拟合优度指数）：主要是运用判定系数和回归标准差，检验模型对样本观测值的拟合程度。其值在 0-1 之间，愈接近 0 表示拟合愈差。CFI≥0.9，认为模型拟合较好。
● RMSEA（近似误差均方根）：一般情况下，RMSEA 在 0.08 以下（越小越好）。
● RMR（均方根残差）：该指标通过测量预测相关和实际观察相关的平均残差，衡量模型的拟合程度。如果 RMR ＜ 0.1，则认为模型拟合较好。
● CFI（比较拟合指数）：该指数在对假设模型和独立模型比较时，其值在 0-1 之间，越接近 0 表示拟合越差，越接近 1 表示拟合越好。一般情况，CFI≥0.9，认为模型拟合较好。
● NNFI（非规范拟合系数）和 CFI(比较拟合指数) ：其值越大越好，所拟合的模型表现较好。

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