1、用stata做SEM結構方程，如何看擬合優度系數如GFI，AGFI等系數？
最好是大於0.9,甚至於大於0.95,這些擬合指標的臨界值都是通過大量的數據模擬得到的,也就是說如果達不到這些指標,模型很可能就是誤設模型,不過我也有看到一篇數據模擬的論文里提到當樣本量小於500的時候,srmr是最合適的指標,如果小於0.05,可以肯定模型正確,若大於0.08,可以肯定是誤設的（適用於數據正態時,偏態時大於0.11認為模型誤設）,而其他的擬合指標表現不穩定,那這個時候主要參考srmr就可以,其他的指標過得去就行,如果樣本量大於1000,NNFI,CFI,IFI這些指標比較合適,0.95以上可以認為模型正確,0.85以下可以斷定模型錯誤（適用於數據偏態時,正態時0.95以下即認為誤設）
你自己根據自己的的數據情況看吧,對於你提到的指標,我相信90%的文獻都說是0.9以上為標準的,這個經驗值還是很可信的,如果你不是正在寫論文,那完全可以接受這個結果,如果你一定想要結果好,那就要麼好好處理處理數據,重新做一下結構方程的分析,要麼就找到相關的文獻支持,以表明你用0.9以下的指標數值是合理的
如果是論文答辯或者發論文,只是0.8過一些那很可能要被答辯老師或者審稿人質疑的,接近0.9應該還勉強可以
2、請教可以用STATA做面板數據的SEM模型嗎
結果的前兩行表示模型的類別，LZ採用的為randomeffect隨機模型，截面變數：province，樣本數目310.群組數目31，也就是每組10個觀測值。3-5行表示模型的擬合優度，分別為within，between，overall，組內，組間，總體三個層次。6-7行表示針對參數聯合檢驗的waldchi2檢驗和Pvalue，p=0.000表示參數整體上灰常顯著。8-10行表示解釋變數的估計權重，截距，標准差，Z統計量，P值及95%置信區間。這塊兒跟截面回歸的產出結果是一樣的，關於你的解釋變數base的權重解釋是，在其他多有條件都不變的情況下，base每增加一單位，city會增加0.0179單位，P值0.000，灰常顯著。最後三行分別是隨機效應模型中個體效應和隨機干擾項的方差估計值，分別為sigma_u,sigma_e.以上兩者之間的關系rho.需要注意的是你的模型擬合度不高，R方只有26%，當然這要看具體是哪方面的研究以及同方向其他學者的擬合結果，如果大家都在20多，那就OK。