Page 159 - 《社会》2015年第3期

社会· ２０１５ · ３

图 １ 中的矩形表示的是问卷中的 ２１ 个测量项目（观察变量），分别负载
于环境关心的 ５ 个不同面向上（一阶潜变量），而这 ５ 个面向再次负载
于其所要测量的二阶潜变量“环境关心”之上。同时，每一个观察变量
都有相应的测量误差，分别是 犲１ — 犲２１ ；每个一阶潜变量亦有相应的回
归残差，分别是 狕１ — 狕５ 。
表 ２ 是利用 犆犌犛犛２０１０ 数据对图 １ 的模型进行城乡分组估计的部
分结果。首先，从模型拟合指标的结果看，虽然卡方检验是显著的，但
其他所有拟合指标都达到可接受的标准。 ８ 其次，如果以 ０．２５ 和 ０．４０ 分

图 １ ：“环境关心”的高阶 犆犉犃 测量模型
８． 在结构方程模型的分析中，卡方检验因为容易受样本规模影响而并不能作为模型拟合情况评
估的绝对标准。有学者认为，基准拟合指数（ 犖犉犐 ）、比较拟合指数（ 犆犉犐 ）大于 ０．９ 、近似误差均方
根（ 犚犕犛犈犃 ）小于 ０．０５ 是模型拟合较好的更有力证据（邱正皓、林碧芳， ２００８ ： ７７８４ ）。

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