【達析對策】 當 GFI、CFI 低於 0.9 或 RMSEA 高於 0.08 時，盲目增加殘差路徑（Modification Indices）往往會被口委質疑缺乏理論支持。達析建議採取以下階層式優化：首先檢核「標準化殘差（Standardized Residuals）」，剔除絕對值大於 2.58 的題項，這能有效減少觀測誤差。其次，檢查是否存在「多重共線性」，若構面間相關係數高於 0.85，應考慮合併構面或進行高階因子分析。最後，確認數據是否符合「多元常態性」；若不符合，應改用 Bollen-Stine Bootstrap 進行校正。達析會協助您在「合乎理論」與「數據指標」間取得平衡，讓模型修正具備學術說服力。 

【達析對策】 這是 AMOS 使用者最挫折的時刻。模型無法識別通常源於「自由度 (df)」不足或數據品質問題。達析會協助您進行三步診斷：首先，檢查「參數設定」，確保每個潛在變項（Latent Variable）路徑中都有一個負載量被固定為 1，且殘差項皆有命名。其次，偵測是否存在「Heywood Case」，即出現負的變異數或標準化估計值大於 1，這通常是樣本數過小或題目定義不清所致。最後，我們會檢查「多重共線性」，若兩個構面相關過高，會導致矩陣無法求逆。達析能精準定位錯誤位置並進行模型微調，確保您的模型能順利產出穩定、收斂的統計結果。