CFA效度检验标准化系数大于1是什么原因，如何解决

Question

在用AMOS进行验证性因子分析时，CFA效度检验标准化系数大于1是什么原因，如何解决。

Answer 1

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问题解答：

1. 问题说明：在用AMOS进行验证性因子分析时，CFA效度检验标准化系数大于1是什么原因，如何解决。
2. 回答：CFA效度检验标准化系数大于1是因为模型比数据更好适配、更贴近数据，即"过度配合"。解决方法是通过修改模型自由度或删除某些因子，以降低拟合程度，使模型适配度更接近于数据。
3. 解答分析： （1）CFA效度检验标准化系数（Standardized CFA loadings）是用来衡量每个变量（item）与其对应因子之间的关系紧密程度。通常情况下，其范围介于-1到1之间，1表示完全正相关，-1表示完全负相关，0表示没有相关。如果标准化系数大于1，就表明模型比数据更好适配，过度配合。例如，如下数据： Item1与因子1的标准化系数=1.23 这样的结果就是不合理的，因为标准化系数的最大值只能为1。 （2）过度配合的原因可能是模型中包含了过多的自由变量和直接效应关系，这就导致了模型过度贴合数据，误认为模型比数据更加真实。而这种情况往往是因为研究者在设计模型时考虑过多，过于复杂而引发的。 （3）对于过度配合的解决方法，一般可以采取以下几种途径： ① 简化模型：删除多余的因子或维度，减少自变量和直接路径，以遏制过度匹配。 ② 增加误差项：增加隐变量和测量误差项，使模型变得更合理，更能够反映变量之间的实际关系。 ③ 修剪模型：使用技术来自动化地识别重复或过多的因子，从而消除全部或部分不必要的变量。 （4）举例说明： 下面通过一个简单的代码例子来说明：
4. 假如我们有如下模型：
5. 假如我们用AMOS进行CFA效度检验，得到如下结果：
6. 可以看到，变量x1与因子F1的标准化系数为1.43，远远大于1，说明存在过度配合。我们可以通过简化模型，删除多余的因子或维度，减少自变量和直接路径，以遏制过度匹配。例如，我们可以将C1和C2删除，重新进行CFA效度检验。此时，x1与因子F1的标准化系数为1.00，已经符合标准了。