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以下のような方法でモデルを改善することができます。 ・観測変数の誤差間に共分散(相関)を設定する
質問文の表現が似ている、逆転項目である等、因子とは別の共通点があるような項目の誤差の間に共分散(相関)を設定すると適合度が改善する場合があります。ただ、適合度が改善するからと言ってやみくもに共分散(相関)を設定してはいけません．下記のように共分散(相関)を設定できる合理的な理由が必要です。
適合度が改善しうる誤差間の相関は、修正指数(修正指標)を参考にすると見つけやすいです。修正指数の値が大きいパスほど適合度が改善する傾向にあるので、修正指数が大きく、かつ相関を設定する理由が説明できるところに相関を設定するとよいでしょう。

・因子からのパス係数が小さい項目を除外する、小さい因子間相関を除外する
探索的因子分析と同様に、因子からのパス係数が小さい項目は他の項目との相関が低く、共通の因子が背後にあると考えることができない可能性があるため、除外すると適合度が改善する場合があります。ただし、パス係数が小さいことだけを理由に項目を除外してしまうと、せっかく設定した項目が無駄になってしまいます。内容的妥当性など他の側面も考慮して項目の選択を行う必要があります。
同様に、因子間相関を設定していても実際には相関が弱い場合はその相関を除外することで適合度が改善する場合があります。

・探索的因子分析の結果を参考にモデルを作り直す
　上記のように、仮説モデルに少し手を加えただけでは、十分に当てはまりの良いモデルにならない場合は、探索的因子分析の結果を参考にモデルを作り直すことも一つの選択肢です。