| 我可以肯定地告诉你，这个信度与效度结果，是可以接受的。
在我自己分析以及帮助别人的100个以上的真实数据模型中，很少有能够完全满足所有拟合指标要求的。
国内出版的很多关于SEM的书，其实作者很少（夸张点讲根本没有）实地做过数据分析，就凭空给出一堆指标阈值，根本就是扯蛋和很不负责任的。例如，某本书上，要求NFI、GFI、CFI等指标全部大于0.9，有时候甚至要求PGFI也大于0。9，RMSEA小于0.05，呵呵，可能吗？
问题严重之处在于，很多审稿专家以此为基准，认为模型某个指标太低，就把人家的论文给枪毙——可怜天下学子啊。
我的观点：SEM的拟合优度是一个综合评价的过程，不同的指标衡量的角度不同，不能因为某一个指标太好或者太差就对整个模型下定论。而且，已经有国外学者在文章中讲过，对于规模比较大的模型，即使无法达到通常认为的标准，也可以接受。
这两年，PLS方法流行，一个很重要的原因，就是PLS没有分布的要求，现有的软件也不给出拟合指标，通常采用BS方法给出一个近似分布的检验结果。因为要求宽松，所以应用广泛，这全TM是拟合指标给逼的。
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现在就事论事，来谈一下你的这个问题：
根据AVE的公式，要想AVE在0。5以上，必须各loading平均达到0。7以上（0。7的平方是0。49）。大家想想，有多少人的LOADing能够达到这个标准？话说回来，如果每个loading都大于0。7，甚至是0。8，0。9，我们倒是要怀疑你的题项设计是不是有意义。用问卷设计的语言来讲，是不是有“同义语反复”的现象——同样一个item，你换个意思再问一遍，当然得出的数据一致性好，但是这又有多大价值呢。 |
