Wskaźnik dopasowania (ang. Fit index) – w modelowaniu równań strukturalnych jest to miara informująca, na ile wzorzec występujących korelacji w próbie odpowiada korelacjom oczekiwanym na podstawie hipotetycznego modelu przyczyn i skutków pomiędzy tymi zmiennymi.
Zazwyczaj wskaźniki dopasowania przyjmują wartości od 0 do 1, gdzie 1 oznacza model doskonale dopasowany. Wyjątek stanowi RMSEA, gdzie im niższa wartość wskaźnika, tym lepsze dopasowanie modelu (0 oznacza model doskonale dopasowany).
Wyróżnia się następujące wskaźniki dopasowania modelu: RMSEA – Root mean square error of approximation, CFI – Confirmatory Fit Index, NNFI – Non-normed fit index (znany też jako Tucker-Lewis index, w skrócie TLI), NFI – Normed Fit Index (znany też jako Bentler-Bonett Index), SRMR – Standardized Root Mean Square Residual, AIC – Akaike Information Criterion (w języku polskim wskaźnik znany jako Kryterium informacyjne Akaikego), BIC – Bayesian Information Criterion (w języku polskim wskaźnik znany jako Bayesowskie kryterium informacyjne Schwarza), SABIC – The Sample-Size Adjusted BIC, Hoelter Index.
Linki zewnętrzne CFI versus RMSEA: A comparison of two fit indexes for structural equation modeling Strona internetowa Davida A. Kenny'ego
Bibliografia Arthur Aron, Elaine N. Aron, Elliot J. Coups, Statistics for Psychology, Fifth Edition, Pearson International Edition, s. 629-630.
Kategoria:Modelowanie statystyczne