指数名称
SEM各拟合指标一览
性质
拟合成功样本容量
建议值
影响
模型节俭评估
经验性评价
X2拟合优度检验（X2
good
essoffittest）
绝对拟合指数
p005
受影响很大
无法评估
（1）样本容量很小时，容易接受劣势模型；样本容量大时，容易拒绝所有拟合很好的模型；
（2）在多个模型比较分析时非常有用；
拟合优度指数绝对拟合指
GFI
数
090
受影响
无法评估
（1）在最大似然和最小二乘法中比较稳定；（2）在CFA中，当factorloadi
g和样本容量较低时，容
易接受模型；参数估计值比较低时，容易接受模型；
调整的拟合优绝对拟合指
度指数AGFI
数
090
受影响
可以评估
（1）可以按照模型中参数估计总数的数量对GFI进行调整；
（2）估计参数相对与数据点总数越少或自由度越大，AGFI越接近GFI。
131
f近似误差的均绝对拟合指005008
方根RMSEA
数
可接受
受影响
可以评估
（1）基于总体差距的指数，多数学者推荐为常用拟合指数；
（2）比较敏感；（3）惩罚复杂模型。
比较拟合指数相对拟合指
CFI
数
090
不易受影响
无法评估
（1）应用不同的模型估计方法时很稳定；（2）即使是对小样本模型拟合时表现也很好；（3）在嵌套模型比较时很有用；
规范拟合指数相对拟合指
NFI
数
TuckerLewis指数（TLI或NNFI）
相对拟合指数
递增拟合指数相对拟合指
IFI
数
090090090
样本容量小时严重低估
无法评估
（1）对数据非正态和小样本容量非常敏感；（2）不能控制自由度；（3）受样本容量影响大，渐不使用；
样本容量小时一般低估
样本容量小时一般低估
无法评估
（1）在最大似然估计时使用有较好稳定性，能正确对复杂模型进行惩罚，准确区分不同的模型，多数学者推荐；
（2）在应用最小二乘法估计模型时比较差；（3）可以用于比较嵌套模型；（4）缺点：估计值变化很大，有时可以超出01的范围。
无法评估
（1）在应用最小二乘法估计模型时，优于TLI、NNFI。（2）在最大似然估计时，在小样本和偏差大的模型估计
中，容易错误惩罚简约模型，奖赏复杂模型，因此渐不常用。
232
fPNFIPCFIPGFI
节俭调整指数
（Parsimo
y
adjustedmeasures）
越接近1越好
同时受样本容量和估计的参数比率
影响
奖励简约模型
（1）属于依照简约原则调整后的指数，为原来的指数乘以省俭比率；
（2）模型越简单，越不被惩罚。（3）受样本容量同以上相对应的指标，同时受到估计参数
与饱和参数值的影响
AIC（Akaike
i
formatio
criterio
）
信息标准指数
越小越好
不r