结构方程模型的拟合度指标
    1.卡方值(χ2)：用于检验模型的拟合程度是否好。χ2值越小越好，但其受样本量和模型复杂度的影响较大。
    2. 自由度(DF)：反映模型中自由变量和约束变量的数量差值。自由度越高，模型越复杂。
    3. 标准化均方根残差(RMSEA)：反映模型的拟合程度是否好，其数值越小越好。一般认为，RMSEA值小于0.05表示拟合度很好，0.05~0.08表示拟合度尚可，大于0.1则表示拟合度不佳。
    4. 比较拟合指数(CFI)：反映模型相对于基准模型的拟合程度。其数值越接近1越好，大于0.9表示拟合程度好。
    5. 标准化拟合指数(TLI)：反映模型相对于基准模型的拟合程度。其数值越接近1越好，大于0.9表示拟合程度好。
    以上几个指标都是用来评估结构方程模型的拟合程度的，其数值越好表示模型拟合程度越好，
反之则表示模型拟合程度不佳。因此，在进行结构方程模型分析时，需要对这些指标进行综合考虑，以评估模型拟合程度的好坏。
正则化系数一般取多少

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