我正在R中使用sem库进行验证性因子分析(CFA)。作为输出的一部分，返回卡方检验。
我完全不知道零假设和备选假设是什么。我浏览了R的"帮助"部分，但没有发现正在测试的假设。
有人知道在R的sem包下运行CFA的零假设和备择假设是什么吗?
引自维基百科(http://en.wikipedia.org/wiki/Confirmatory_factor_analysis#Chi-squared_test):
卡方检验表示观察到的与期望协方差矩阵。接近零的值表示较好配合;期望协方差与观测协方差之间的差异较小矩阵。卡方统计也可用于直接比较嵌套模型与数据的拟合。有一个困难然而，卡方检验的模型拟合，是研究人员可能会失败的在小样本量中拒绝一个不合适的模型并拒绝一个适合大样本量的模型。因此，其他措施
或elsewere:
卡方值是评价整体的传统度量模型拟合和，评估差异的大小样本和拟合协方差矩阵。
你必须了解结构方程建模的基本原理，即根据你指定的模型(例如你的验证性因子分析)尝试再现样本协方差矩阵。
因此，零假设表明指定的模型在您的样本数据中成立。对应的备选假设为再现的协方差矩阵为任意对称正定矩阵然而，围绕这一措施已经进行了广泛的讨论，并进行了大量的模拟来说明这一措施在各种条件下是有偏差的。大多数教科书也总结了这一讨论，并解释了哪些替代的拟合优度度量可以而且应该使用。您也可以参考上述参考资料了解更多详情(http://www.ejbrm.com/issue/download.html?idArticle=183)。