验证性因子分析中无模型界定错误的变异量估计值情况

在验证性因子分析（Confirmatory Factor Analysis, CFA）中，变异量（Variances）估计值表示观测变量或潜变量的方差。理想情况下，这些估计值应该是正值，并且具有统计学意义，即达到一定的显著水平。 选项A和B中提到了没有出现负值，这是合理的，因为方差不能为负。然而，选项B中提到的“没有出现正值”是不正确的，因为方差应该是正值。 选项C和D中提到了没有出现正值，这同样是错误的。此外，选项C中提到的“均未达到0.05显著水平”意味着方差估计值不具有统计学意义，这可能是模型拟合不佳的一个迹象。 选项D中提到的“均达到0.1显著水平”意味着方差估计值在0.1的显著水平下是有意义的，但这个显著水平通常被认为太高，不够严格。 因此，正确答案是A.没有出现负值且均达到0.05显著水平。这表明方差估计值是正值，并且具有统计学意义，符合验证性因子分析中对参数估计的基本要求。