你好！ 我对三个潜在变量进行了验证性因素分析。 但是，存在一些估计问题。 缺少一些标准化系数（例如，latent2 > DO/Temp；latent1 <-> latent2）。 一个大于 1 的标准化系数（latent3 > SoftSed，1.012）。 所有变量都进行了转换和标准化，但有些仍然存在偏差。 我猜这是否是原因。 我附上一些分析结果。 谁能告诉我为什么会发生这种情况？ 谢谢。
同样对于变量 DO 和 Temp，它们都有缺失数据，但与总共 75 个观察值相比，它们中的每一个都只有两个观察值缺失。
你好@lujc07 ,
图中缺失值的原因是潜在变量的方差是负的——方差不应该是负的，所以我们不会试图给你一个标准化的估计，因为它没有意义。 此外，在检查结果之前检查模型的收敛状态也很重要；如果模型未能收敛，则结果不可解释。 在您的图像中，我看到收敛是一个问题：
收敛失败的发生有多种原因，但在这个模型中，我有两个问题：
1) 看起来您的一些潜在变量可能几乎是正交的（例如，请参见 Latent3 指标与多变量输出中的所有其他变量之间的相关性），因此 2 指标潜在变量可能无法估计，这可能导致到问题。
2) DO 和 Temp 的负相关可能会使事情变得更难。
我对解决这些问题的建议是：
1) 您可以更改 2-indicator 潜在变量的规范，以便将它们的方差固定为 1，然后将两个负载设置为相等：
为了一致性，您可以释放 Latent3 的第一次加载，并将其方差固定为 1。
2）您可以尝试“反向编码”这两个变量之一，以便相关性为正。 例如，对于 Temp，您可以转到数据表中的列，右键单击它，然后选择“新建公式列”>“转换”>“否定”。 这将创建一个反向编码的新数据表列，您可以使用它代替 Temp。
我希望这有助于您的模型收敛到正确的解决方案。
最好的事物，
~劳拉
