是否有标准测量方法来验证探索性因子分析的适配度？

Question

我正在R，Python，Mplus和SPSS中用最大似然法和Varimax正交旋转建立探索性因素分析模型。但是，每个软件给出了不同的拟合度量，我不确定以下哪种拟合度量可以证实因子分析的有效性：

1. KMO试验
2. Bartlett球度检验
3. 比较拟合指数（CFI）/塔克-刘易斯指数（TLI）
4. 卡方统计量
5. RMSEA公司
6. SRMR公司

以下是之前的两项研究，其中提到了全民教育模式中的前两项措施，而在其他研究中提到了这六项措施的部分或组合：

1. Börjesson M、Hamilton CJ、Näsman p、Papaix C（2015）《推动公众支持减少道路拥堵政策的因素：斯德哥尔摩、赫尔辛基和里昂的拥堵收费、免费公共交通和更多道路》。交通部A部分政策实践78:452–462。https://doi.org/https://doi.org/10.1016/j.tra.2015.06.008

2. 李莉，白烨，宋Z，等（2018）基于当前乘客忠诚度的公共交通竞争力分析。交通运输A部分政策实践113:213–226。https://doi.org/https://doi.org/10.1016/j.tra.2018.04.016

请帮我解决这个问题。你知道吗

Answer 1

因为这上面有一个SPSS标签，我将回答SPSS在因子程序中为探索性因子分析提供了什么。正如其他人所提到的，Bartlett球度检验和KMO统计基本上是对你是否有共同点的健全性检查，作为共同因素分析的基础。其他指标是数据与模型的拟合优度。其中唯一可用的因子是最大似然和广义最小二乘估计的卡方检验。这基本上为您提供了有关数据是否不适合模型（p值很小）的信息，并且需要更多的因素来改进拟合。你知道吗