《表2 结构方程模型拟合指数结果(N=355)》

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《语言能力自评的反拨效应机制探究——基于结构方程模型的数据挖掘》

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通过AMOS 24.0运用最大似然法对355个样本的数据进行验证性因子分析，对模型进行方差释放和误差修正，并检验和对比两个模型的拟合情况（见表2）。在模型拟合中，卡方检验值（χ2、df、χ2/df）越小，模型拟合性越好，卡方比自由度（χ2/df）小于3，该模型合理；近似误差均方根（RMSEA）临界值为0.08，越小模型越拟合；比较拟合指数（CFI）、规范拟合指数（NFI）、Tucker-Lewis指数（TLI）和递增拟合指数（IFI）均大于0.9，则模型理想。模型1和2的显著性（P值）均小于0.05，卡方比自由度（χ2/df）均小于3，RMSEA均小于0.08，CFI、NFI、TLI和IFI均在0.9以上，说明模型1和2都可以接受，模型2的拟合指数比模型1更好。