拟合指标看起来都差点意思觉得首先你可以再考虑一下你的模型,检查检查路径,看看哪里可能存在问题,最简单的是看看单一路径,有哪些是不显著的,这会提示你有哪些路径的设置不合理,修改一下,拟合指标可以提升。当然,同样的方法你也可以去检验一下你的测量模型,看看有哪些题目很不好的,可以删就删。其次,你看看你数据本身有没有什么问题,比如被试的作答有没有不太好的,比如有没有看起来乱填的,去掉那些明显胡乱作答的,数据质量会有所提升,相应的也许拟合会有改变再有,品牌态度那个变量的题目太多了,可以考虑做题目打包,9个题打三包就够了,打包方法请自行查阅相关论文吧各种方法综合一下,总会提升拟合度。另外,拟合度也只是一个经验指标,如果你后来有一些拟合指标变好了,有的,不行,那你也不用太强求,你再综合考量一下模型中的各个测定系数,修正指数等,如果都好,还是可以支持你的模型,这比单一参考拟合指标好