你好！ 我對三個潛在變數進行了驗證性因素分析。 然而，存在一些估計問題。 缺少一些標準化係數（例如，latent2 > DO/Temp；latent1 <-> Latent2）。 一個大於 1 的標準化係數（latent3 > SoftSed，1.012）。 所有變數都經過轉換和標準化，但有些變數仍然存在偏差。 我猜測是否是這個原因。 我附上一些分析結果。 誰能告訴我發生這種情況的原因嗎？ 謝謝。
你好@lujc07 ,
圖表上缺失值的原因是因為潛在變數的變異數為負數——變異數不應該為負，因此我們不會嘗試為您提供標準化估計，因為它沒有意義。 此外，在檢查結果之前檢查模型的收斂狀態也很重要；如果模型無法收斂，則結果無法解釋。 在你的影像中，我看到收斂是一個問題：
收斂失敗的發生可能有多種原因，但在這個模型中我有兩個問題：
1) 看來您的某些潛在變數可能幾乎是正交的（例如，請參閱Latent3 指標與多變數輸出中的所有其他變數之間的相關性），因此2 指標潛在變數可能無法估計，這可能會導致到問題。
2) DO 和 Temp 的負相關性可能會讓事情變得更困難。
解決這些問題我的建議是：
1) 您可以變更 2 個指標潛在變數的規範，將其變異數固定為 1，然後將兩個載重設為相等：
為了保持一致性，您可以釋放 Latent3 的第一次加載，並將其變異數固定為 1。
2）您可以嘗試對這兩個變數之一進行“反向編碼”，以使相關性為正。 例如，對於 Temp，您可以轉到資料表中的列，右鍵單擊它，然後選擇新公式列 > 轉換 > 求反。 這將建立一個反向編碼的新資料表列，您可以使用它來代替 Temp。
我希望這可以幫助您的模型收斂到正確的解決方案。
最好的，
~勞拉
同樣對於變數 DO 和 Temp，它們也有缺失數據，但與總共 75 個觀測值相比，每個變數僅缺失兩個觀測值。
