基础准备
上篇文章，草堂君介绍了如何检验结构方程模型的拟合效果，包括整体模型拟合度指标、测量模型质量指标和结构模型质量指标，其中分析测量模型和结构模型质量的方法是我们前面介绍过的因子分析和路径分析，大家可以点击下方文章链接回顾：
草堂君今天将用一篇文章来介绍反映结构方程模型整体拟合度好坏的指标，因为接下来具体介绍AMOS的分析文章时，这些结果的计算原理和公式将省略。
整体模型拟合度指标
前面介绍结构方程模型拟合原理时，描述过其原理就是对比实际数据得到的变量之间相关系数矩阵(协方差矩阵)与假设理论模型推导出的变量相关系数矩阵(协方差矩阵)的差异，如果差异小于分析者设置的显著性界限值，那么就可以认为假设模型与实际数据之间的拟合程度良好。下表是AMOS能够输出的整体模型拟合度指标，眼花缭乱吧。其实它们都是根据差异算出来值，只不过计算的考虑因素不同罢了。
绝对拟合度指标都是从理论模型矩阵与实际数据矩阵出发导出的。增值拟合度指标对比的是假设模型与独立模型。综合拟合度指标将变量个数考虑进入模型拟合度中，可以用于不同变量假设模型的拟合度比较。下面我们一一介绍上面这些指标的计算原理和计算公式，帮助大家好好理解。因为从这些指标的计算逻辑可以知道它们的优缺点，什么情况应该使用哪个指标作为参考。
卡方值
卡方值的大小表示整体模型包含的变量相关关系矩阵(因果路径图)与实际资料的相关关系矩阵的拟合度。卡方值越小，表示两者差异越小，即差异越不显著(p<0.05)，卡方值等于0，表示假设模型与实际数据完全适配。卡方值的计算公式如下：
