RMSEA, modelin veriyle ne kadar iyi uyum gösterdiğine ilişkin bilgi veren yaygın bir ölçüttür. Ancak örneklem büyüklüğü (N) ve serbestlik derecesi (df) bu değerin nasıl yorumlanacağını ciddi biçimde etkileyebilir. Aşağıdaki görsel, RMSEA’nın doğru tanımlanmış modellerde bile nasıl hatalı model reddine yol açabileceğini, df ve N’ye bağlı olarak açıklıyor 👇
Bu grafik bize şunu söylüyor: Özellikle küçük örneklemlerle çalışırken, RMSEA’nın .05 gibi “katı” kesme noktaları model reddine yol açabiliyor. Bu nedenle küçük df ve/veya küçük örneklemli modellerde RMSEA’nın yorumlanmasında daha esnek ve bağlamsal olunmalı.
✔ Eğer modeliniz iyi tanımlanmış ama örnekleminiz küçükse, RMSEA > .05 çıktığında modeli hemen reddetmek yerine, diğer uygunluk indekslerine ve teorik temele de bakmayı unutmayın!