结构方程模型(SEM)
结构化方程
结构化方程结构化方程模型（SEM）是一种统计分析方法，用于探究变量之间的因果关系。
它可以帮助研究人员理解复杂的现象，并提供有关变量之间相互作用的信息。
本文将介绍SEM的基本概念和应用，并探讨其在社会科学研究中的重要性。
SEM是一种基于统计模型的分析方法，用于评估观察数据与理论模型之间的契合度。
它通过结构方程模型来描述变量之间的关系，并利用观测数据对模型进行估计和验证。
SEM可以同时考虑多个变量之间的因果关系，从而更全面地理解现象。
在SEM中，研究者需要指定一个理论模型，即假设变量之间存在特定的因果关系。
这些关系可以通过路径图来表示，路径图是一种图形化工具，用于可视化变量之间的关系。
通过路径图，研究者可以清晰地了解模型中的因果关系，从而进行进一步的分析和解释。
在构建SEM模型时，研究者需要考虑以下几个要素：变量的测量模型、结构模型和误差项。
测量模型用于描述变量的测量属性，结构模型用于描述变量之间的因果关系，而误差项则用于反映测量误差或未观察到的变量。
通过将这些要素结合起来，研究者可以建立一个完整的SEM模型，用于评估变量之间的关系。
SEM在社会科学研究中具有广泛的应用。
例如，在教育领域，研究者可以利用SEM来评估教育政策对学生学业成绩的影响。
他们可以构建一个包含教育政策、学习动机、学习策略和学业成绩等变量的SEM模型，以探究这些变量之间的关系。
通过SEM分析，研究者可以了解不同变量之间的因果关系，从而为教育政策的制定提供科学依据。
SEM还可以在市场研究中发挥重要作用。
研究者可以利用SEM来评估市场营销策略对消费者行为的影响。
他们可以构建一个包含市场营销策略、消费者态度、购买意愿和购买行为等变量的SEM模型，以探究这些变量之间的关系。
通过SEM分析，研究者可以了解不同市场营销策略对消费者行为的影响程度，从而优化市场营销策略。
结构化方程模型是一种重要的统计分析方法，用于评估变量之间的因果关系。
它在社会科学研究中具有广泛的应用，并可以帮助研究者理解复杂的现象。
sem结构模型
sem结构模型SEM（结构方程模型）是一种多变量结构模型，可用于分析因果关系和估计观察变量之间的影响。
它允许我们通过对全面模型拟合度的估计来测试假设和理论，并通过绘制路径图来可视化因果关系。
本文将深入介绍SEM结构方程模型的构建和应用。
一、SEM的概念SEM（结构方程模型）是一种多变量统计技术，可用于描述潜在的因果关系，以及观察变量和潜在变量之间的关系。
SEM允许研究者从变量之间的关系中提取有用的信息，如共性和残差方差、路径系数和因子负荷。
SEM的核心思想是将所有变量（观察变量和潜变量）视为一个整体，来探索它们之间的关系。
二、SEM的模型构建过程SEM模型构建过程包括模型规范、模型估计和模型检验。
（一）模型规范模型规范是指选择SEM模型中要考虑的变量，以及指定变量间的关系。
通常，构建SEM模型的第一步是精确定义要研究的变量，并基于理论或文献综述，确定变量之间的关系。
在这个过程中我们要选择合适的观测变量、潜变量及其指标，然后利用路径分析、回归分析、因子分析等方法来分析这些变量的相关性，确定潜变量的结构，从而建立SEM模型。
（二）模型估计模型估计是指利用SEM算法让理论模型与数据结合，从而估计未知的结构方程式参数。
常见的SEM算法有最小二乘估计和最大似然估计法。
两者的主要区别在于样本的分布假设不同，分别为正态分布和多元标准正态分布。
因此，因为我们无法确定实际样本的分布特征，通常使用最大似然估计法对模型进行参数估计。
（三）模型检验模型检验是指用来检查SEM模型的拟合度，即用已知数据测试模型是否能够准确地预测新的数据结果。
当模型与现实不符时，需要重新修正模型，以减少模型与观测数据之间的差距，并更好地解释变量间的关系。
三、路径图的绘制路径图是用于直观展示SEM模型的图形化工具，通常它可以用一个带箭头的图来表示变量之间的各种关系。
路径图是SEM模型的基础，它包括潜变量、观测变量和它们之间的路径，用于说明各个变量之间的因果关系。
结构方程模型
结构方程模型结构方程模型(Structural Equation Modeling, SEM)是一种统计分析方法，用于检验和建立变量之间的关系。
它融合了因果关系和潜在变量的概念，可以同时考虑观察变量和潜在变量之间的关系，从而更全面地理解研究对象之间的复杂关系。
SEM的基本概念SEM由测量模型和结构模型组成。
测量模型用来衡量潜在变量和观察变量之间的关系，而结构模型则用来探究不同变量之间的因果关系。
通过这两个模型的结合，我们可以深入了解变量之间的直接和间接影响。
SEM的应用领域SEM广泛应用于社会科学、心理学、经济学等领域。
研究者可以利用SEM分析复杂的数据结构，探究不同变量之间的关系，并验证理论模型的适配度。
通过SEM，研究者可以深入了解变量之间的关系，为理论研究和实证分析提供有力支持。
SEM的优势与传统的回归分析相比，SEM具有以下几点优势： - 能够同时建立多个因果路径，捕捉变量之间的复杂关系。
- 考虑到测量误差，提高了统计结论的准确性和稳定性。
- 可以估计观测变量和潜变量之间的关系，从而提高模型的解释力。
SEM的应用案例一个典型的SEM应用案例是研究心理学中的影响因素。
研究者可以构建一个包含认知、情绪和行为变量的模型，通过SEM分析这些变量之间的关系。
通过SEM，研究者可以发现不同变量之间的直接和间接影响，从而深入分析这些因素对人类行为的影响。
SEM的未来发展随着数据采集技术的不断进步和计算资源的提升，SEM将会在更多领域得到广泛应用。
未来，SEM可能在大数据分析、机器学习和预测模型等方面发挥更大的作用，为研究者提供更全面的数据分析工具。
结构方程模型是一个强大的统计分析方法，它可以帮助研究者深入理解变量之间的关系。
通过SEM，我们可以建立更加完备的理论模型，为学术研究和实证分析提供有力支持。
SEM的应用领域和发展前景广阔，相信它将在未来的研究中发挥重要作用。
结构方程模型解读
结构方程模型解读什么是结构方程模型？结构方程模型（Structural Equation Modeling，简称SEM）是一种统计分析方法，它可以用来评估变量之间的复杂关系。
与传统的回归分析和因子分析相比，SEM更适合于处理多个变量之间的相互作用关系和潜在的因果关系。
SEM既可以用来描述观察到的变量之间的关系，也可以用来估计潜在（latent）变量之间的关系。
潜在变量指的是无法直接观测到的变量，例如人的智商、个性特征等。
SEM通过将观测到的变量与潜在变量进行建模，可以揭示出变量之间的复杂关系。
SEM的基本原理SEM基于路径分析和因子分析的原理，可以通过建立一个结构方程模型来描述变量之间的关系。
结构方程模型由两部分组成：测量模型（measurement model）和结构模型（structural model）。
测量模型用来建立观测变量与潜在变量之间的关系，它可以通过因子分析来确定潜在变量和观测变量之间的因子负荷量（factor loading）。
观测变量通常通过问卷调查或实验来收集。
结构模型用来建立潜在变量之间的关系，它可以通过路径分析来确定变量之间的直接或间接的因果关系。
路径分析通过计算路径系数（path coefficient）来描述变量之间的关系强度和方向。
建立结构方程模型的过程通常包括以下几个步骤：1.确定研究目的和研究假设：在建立结构方程模型之前，需要明确研究的目的和假设，以便选择合适的模型和统计方法。
2.收集数据：通过问卷调查、实验或观察等方式收集观测变量的数据。
3.确定测量模型：通过因子分析确定观测变量和潜在变量之间的因子负荷量，可以使用最大似然估计或加权最小二乘等方法进行估计。
4.确定结构模型：通过路径分析确定变量之间的直接或间接的因果关系，可以使用最小二乘估计或广义最小二乘等方法进行估计。
5.模型评估：通过适合度指标（fit indices）来评估模型的拟合程度，常用的指标包括卡方检验、均方误差逼近指数（Root Mean Square Error ofApproximation，简称RMSEA）等。
sem统计学的名词解释
sem统计学的名词解释SEM（Structural Equation Modeling），即结构方程模型，是一种统计方法，用于分析多变量数据之间的关系。
它通过结合因果关系和测量误差，可以评估模型的拟合度，并推断变量之间的关联。
一、结构方程模型（SEM）结构方程模型是一种在社会科学和行为科学领域广泛应用的统计分析方法。
它可以将观察到的变量与潜在变量联系起来，并评估它们之间的关系。
通过结构方程模型，研究者可以同时考虑变量之间的因果关系和测量误差，从而更准确地描述数据背后的模型。
在结构方程模型中，研究者首先提出一个理论模型。
这个模型包括变量之间的关系和假设。
然后，通过观察数据，研究者可以使用统计方法来拟合这个模型。
统计方法可以估计模型的参数，并评估模型与观察数据的拟合程度。
二、潜变量（Latent Variable）潜变量是结构方程模型中的一个重要概念。
它代表了无法直接观察到的变量。
相反，我们只能通过对潜变量的测量来了解它们。
潜变量可以用来表示抽象的概念或难以直接测量的现象，如抽象的信念、态度或人格特征等。
通过将多个观察到的变量与潜变量关联起来，我们可以更好地理解这些现象。
潜变量的测量是结构方程模型中的关键步骤。
测量模型描述了潜变量和观察变量之间的关系。
观察变量是我们可以直接测量到的变量。
测量模型的目标是通过观察变量的测量结果来推断潜变量。
通过测量模型，我们可以了解观察到的变量对潜变量的贡献以及它们之间的关系。
三、路径图（Path Diagram）路径图是用于可视化结构方程模型的一种图形表示方法。
路径图可以清晰地展示变量之间的关系和因果路径。
在路径图中，潜变量通常以方框表示，观察变量以椭圆表示。
箭头表示变量之间的关系，可以表示因果关系或相关关系。
路径图是解释和传达结构方程模型的重要工具。
通过路径图，研究者可以直观地了解模型的结构和变量之间的关联。
路径图可以帮助研究者更好地理解和解释模型中的复杂关系。
四、拟合度指标（Goodness of Fit）拟合度指标是用来评估结构方程模型与观察数据的拟合程度的客观指标。
sem结构方程模型matlab
sem结构方程模型matlab摘要：1.结构方程模型（SEM）概述2.SEM 模型的应用场景3.SEM 模型的软件实现4.SEM 模型的实际应用案例5.SEM 模型的优缺点及注意事项正文：一、结构方程模型（SEM）概述结构方程模型（Structural Equation Modeling, SEM）是一种统计分析方法，主要用于研究多个变量之间的关系，以及对潜在变量进行估计。
SEM 模型可以分析有多个因变量的模型，可以分析复杂的中介模型，可以估算潜变量以解释测量误差，还可以估算二分变量序级变量的潜在因子。
二、SEM 模型的应用场景1.教育研究：SEM 模型可以用于分析学生的学习成绩、学习动机、学习策略等多方面因素之间的关系。
2.心理学研究：SEM 模型可以用于分析人的性格特征、心理健康水平、人际关系等多方面因素之间的关系。
3.市场调研：SEM 模型可以用于分析消费者的购买行为、品牌认知、产品满意度等多方面因素之间的关系。
三、SEM 模型的软件实现常用的SEM 模型软件包括Python、R、SPSS、LISREL 和EQS。
其中，Python 和R 是开源的编程语言，可以灵活地实现各种SEM 模型。
SPSS 是常用的统计分析软件，也可以进行SEM 模型的分析。
LISREL 和EQS 是专门用于SEM 模型分析的软件，功能较为强大。
四、SEM 模型的实际应用案例假设我们想要研究学生的学习成绩与学习动机、学习策略之间的关系。
我们可以构建一个SEM 模型，其中学习成绩是因变量，学习动机和学习策略是自变量。
通过收集数据并进行分析，我们可以得到各个变量之间的路径系数，从而了解它们之间的关系。
五、SEM 模型的优缺点及注意事项优点：1.SEM 模型可以分析多个变量之间的关系，适用于研究复杂的问题。
2.SEM 模型可以对潜在变量进行估计，可以解释测量误差。
3.SEM 模型可以建模重复测量的数据的发展轨迹。
缺点：1.SEM 模型的建立和分析过程较为复杂，需要具备一定的统计学知识。
结构方程模型
1结构方程模型概述1.1结构方程模型的基本概念结构方程模型(Structural Equation Modeling，SEM) 早期又被称为线性结构方程模型（Linear Structural Relationships，简称LISREL）或称为工变数结构分析（Coratiance Strucyure Analysis）。
SEM起源于二十世纪二十年代遗传学者Eswall Wrihgt发明的路径分析，七十年代开始应用于心理学、社会学等领域，八十年代初与计量经济学密切相连，现在SEM技术己广泛运用到众多的学科。
结构方程模型是在已有的因果理论基础上，用与之相应的线性方程系统表示该因果理论的一种统计分析技术，其目的在于探索事物间的因果关系，并将这种关系用因果模式、路径图等形式加以表述。
与传统的探索性因子分析不同，在结构方程模型中，我们可以提出一个特定的因子结构，并检验它是否吻合数据。
另外，通过结构方程多组分析，我们还可以了解不同组别内各变量的关系是否保持不变，各因子的均值是否有显著差异。
结构方程模型可以替代多重回归、通径分析、因子分析、协方差分析等方法。
1.2结构方程模型的优点(一) SEM可同时考虑和处理多个因变量在传统的回归分析或路径分析中,就算统计结果的图表中展示多个因变量,其实在计算回归系数或路径系数时,仍然是对每一因变量逐一计算。
表面看来是在同时考虑多个因变量,但在计算对某一因变量的影响或关系时,其实都忽略了其他因变量的存在与影响。
(二) SEM容许自变量及因变量项含测量误差例如在心理学研究中,若将人们的态度、行为等作为变量进行测量时,往往含有误差并不能使用单一指标(题目),结构方程分析容许自变量和因变量均含有测量误差。
可用多个指标(题目)对变量进行测量。
(三) SEM容许同时估计因子结构和因子关系要了解潜在变量之间的相关性,每个潜在变量都用多指标或题目测量,常用做法是首先用因子分析计算机每一潜在变量(即因子)与题目的关系(即因子负荷),将得到的因子得分作为潜在变量的观测值,其次再计算因子得分的相关系数,将其作为潜在变量之间的相关性,这两步是同时进行的。
结构方程srmr
结构方程模型（Structural Equation Modeling, SEM）及SRMR1. 什么是结构方程模型（SEM）结构方程模型（SEM）是一种统计分析方法，用于研究变量之间的关系和复杂的因果关系。
它结合了因子分析和回归分析的优点，可以同时估计观察变量和潜在变量之间的关系。
SEM可以用来验证理论模型、检验假设、探索因果关系以及预测未知结果。
它广泛应用于社会科学、教育学、心理学等领域，并且在市场研究和医学研究中也有重要应用。
2. SEM的基本原理SEM基于路径分析理论，将变量之间的关系表示为路径图。
路径图由箭头表示变量之间的直接效应，其中双向箭头表示两个变量之间存在共同决定因素。
SEM包含两个核心组成部分：测量模型和结构模型。
2.1 测量模型测量模型用于建立观察到的变量和潜在变量之间的关系。
它通过指标（观察到的变量）来衡量潜在变量，并估计指标与潜在变量之间的关系。
测量模型通常使用因子分析或确认性因素分析来构建。
因子分析用于确定指标与潜在变量之间的相关性，而确认性因素分析则更进一步，还考察指标与潜在变量之间的因果关系。
2.2 结构模型结构模型用于描述变量之间的直接和间接效应。
它通过路径图表示变量之间的关系，并通过估计参数来检验假设。
结构模型可以包含直接效应和间接效应。
直接效应表示一个变量对另一个变量的直接影响，而间接效应表示通过其他中介变量传递的影响。
3. SRMR（Standardized Root Mean Square Residual）SRMR是一种用于评估SEM模型拟合优度的统计指标。
它衡量观察数据和预测数据之间的差异，并提供了对模型拟合程度的评估。
SRMR值范围在0到1之间，较小的值表示观察数据和预测数据之间的差异较小，模型拟合较好。
4. SRMR计算方法SRMR可以通过以下步骤计算：1.对SEM模型进行参数估计。
2.计算观察数据和预测数据之间的协方差矩阵。
3.根据参数估计和协方差矩阵计算预测数据的协方差矩阵。
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探索性因子分析 VS. 验证性因子分析 Nhomakorabea• 不同点：
• 分析方法的差异
• 探索性因子分析——传统因子分析（管理统计中已 讲）。主要步骤包括：收集观测变量、获得协方差 矩阵（或相关系数矩阵） 、提取因子 、因子旋转 、 解释因子结构 、计算因子得分 。 • 验证性因子分析。主要步骤包括：定义因子模型 （选择因子个数和定义因子载荷 ） 、收集观测值 、 获得相关系数矩阵、根据数据拟合模型、评价模型 是否恰当、与其他模型比较 。
SEM发展历史
• 从发展历史来看，结构方程模式的起源甚早，但其核心 概念在1970年代初期才被相关学者专家提出，到了1980 年代末期即有快速的发展。基本上，结构方程模式的概 念与70年代主要高等统计技术的发展（如因素分析）有 着相当密切的关系，随着计算机的普及与功能的不断提 升，一些学者（如Jöreskog, 1973; Keesing, 1972; Wiley, 1973）将因子分析、路径分析等统计概念整合，结合计 算机的分析技术，提出了结构方程模型的初步概念，可 以说是结构方程模型的先驱者。而后Jöreskog与其同事 Sörbom进一步发展矩阵模式的分析技术来处理共变结构 的分析问题，提出测量模型与结构模型的概念，并纳入 其LISREL之中，积极促成了结构方程模式的发展。
SEM基本模型
• 测量模型：对于指标与潜变量(例如六个社会经 济指标与社会经济地位)间的关系,通常写成如下 测量方程: x=Λxξ+δ y=Λyη+ε
• x，y是外源(如六项社经指标)及内生(如中、英、数成 绩)指标。δ,ε是X，Y测量上的误差。 • Λx是x指标与ξ潜变量的关系(如六项社会经济地位指标 与潜社会经济地位的关系)。Λy是y指标与η潜变量的关 系(如中、英、数成绩与学业成就间关系)。
Measurement Model
测量模型
12
1
2
11 X1
21 X2 2
31 X3 3
41 X4 4
52 X5
62 X6 6
72 X7 7
82 X8 8
1
5
SEM路径图常用图标的含义
• 圆或椭圆表示潜变量或 因子 • 正方形或长方形表示观 测变量或指标 • 单向肩头表示单向影响 或效应 • 双向弧形箭头表示相关 • 单向箭头指向因子表示 内生潜变量未被解释的 部分（即残差项） • 单向箭头指向指标表示 测量误差
SEM基本模型
• 结构模型：指标(外显变量)含有随机(或系统)性的测量误 差，但潜变量则不含这些部份。SEM可用以下结构方程 表示潜变量之间的关系（例如社会经济地位与学业成就 的关系）： η=Bη+Γξ+ζ • η——内生(依变）潜变量(如学业成就) • ξ——外源(自变）潜变量(如社会经济地位) • B——内生潜变量间的关系(如学业成绩与其他内生潜变 量的关系) • г——外源潜变量对内生潜变量的影响(如社会经济地位对 学业成就的影响) • ζ——结构方程的残差项，反映了η在方程中未能被解释 的部分。
SEM与回归分析的区别
• 与传统的回归分析不同，结构方程分析能 同时处理多个因变量。 • 同时，回归分析假设自变量为确定、非随 机的，即自变量是没有测量误差的，而 SEM却没有这样的严格假设。 • 若各因子可以直接测量（因子本身就是指 标），则结构方程模型就是回归分析。
SEM与传统因子分析的不同
验证性因子分析是结构方程模型中的一项基本而重要的内容。
SEM优点
• • • • 同时处理多个因变量 容许自变量与因变量含测量误差 同时估计因子结构和因子关系 容许更大弹性的测量模型
SEM应用的主要类型
• Jöreskog & Sörbom（1996）指出SEM的模块化应用策略 有三个层次，第一是单纯的验证（confirmatory），也就 是针对单一的先验假设模型，评估其适切性，称为验证 型研究；第二是模型的产生（model generation），其程 序是先设定一个起始模型，在与实际观察数据进行比较 之后，进行必要的修正，反复进行估计的程序以得到最 佳契合的模型，称为产生型研究；第三是替代模型的竞 争比较，以决定何者最能反应真实资料，称为竞争型研 究。 • Maccallum & Austin（2000）从文献整理中发现，以单纯 的验证与模型产生为目的SEM研究约占20%与25%，涉及 竞争比较的SEM研究则有55%。
SEM的来源
• 心理计量学：
• Spearman认为，人类心智能力测验得分之间的相互关 系，可以被视为是由这些分数背后所具有的一个潜的 共同因素（common factor）的影响结果。 • Thurston认为，在复杂的智力测量背后，应该存在着 不同且独立的一组共同因素，他称之为核心心智能力 （primary mental abilities），由于这一组共同因素的存 在，构成了智力测验得分的复杂关系。研究者必须找 出这些因素，才能利用此一因素结构来对智力测验得 分之间的共变（协方差）关系，得到最理想的解释， 得出最大的解释力。
潜变量之间的关系，即结构模型，通常是研究的重点。
Path Model
结构模型
X1
11 12
1
31
Y1
32
21
Y3
3
X2
32
Y2
13
X3
23
2
SEM Full Model
全模型
1 X1 2 X2 11 21 3 X3 31 4 X4 41 11 21 1 y1 2 y2 11 21 3 y3 31 41 4 y4
SEM的来源
• 经济计量学：
• Haavelmo在1943年利用一系列的联立方程式 （simultaneous equation）来探讨经济学变量的 相互关系 ，是为经济计量学中的联立方程模 型。 • 联立方程模型分析虽然可以用来探讨复杂变量 的关系，对于总体经济现象的解释有其效力， 但是它所遭到的最大批评在于无法针对特定的 经济现象进行精确有效的时间序列性预测。
探索性因子分析 VS. 验证性因子分析
• 不同点：
• 基本思想的差异：是否利用了先验信息？探索 性因子分析主要是为了找出影响观测变量的因 子个数，以及各个因子和各个观测变量之间的 相关程度；而验证性因子分析的主要目的是决 定事前定义因子的模型拟合实际数据的能力。 验证性因子分析要求事先假设因子结构，我们 要做的是检验它是否与观测数据一致。
SEM发展现状
• 软件包：
• • • • • • LISREL（Jöreskog & Sörbom, 1989, 1996） AMOS（Arbuckle，1997） EQS（Bentler，1985，1995） MPLUS（Muthén & Muthén, 1998） CALIS（Hartmann，1992） RAMONA（Browne，Mels，& Cowan，1994）等 。
SEM分析的基本步骤
• （概念）模型发展
理论性发展：以理论为基础，经过观念的厘清、 文献整理与推导、或是研究假设的发展等理论 性的辩证与演绎过程，最终提出一套有待检证 的假设模型。 模型设定：发展可供SEM进行检验与估计的 变量关系与假设模型。模型设定的具体产品， 是建立一个SEM路径图。 模型识别：只有在模型符合统计分析与软件执 行的要求，也就是在能够被有效识别的情况下， SEM分析才能顺利进行。
SEM的来源
• 从统计学与方法学的发展脉络来看，结构 方程模式并不是一个崭新的技术，而是因 子分析（factor analysis）与路径分析（path analysis）两种在社会与行为科学非常重要 的统计技术的结合体。相对于这两大分析 技术的发展轨迹，Kaplan（2000）指出 SEM的历史根源系来自两个重要的计量学 科：心理计量学与经济计量学，这两个学 术领域对于SEM的发展有着重要的影响。
1
1 21
2
52 y5 5
62 y6 6
72 y7 7
82 y8 8
SEM分析的基本步骤
• SEM分析的基本步骤可以分为（概念）模型发展 与模型估计修正两个阶段。 • 前者在发展SEM分析的原理基础并使SEM模型符 合特定的技术要求，此时研究者的主要工作在概 念推导与SEM分析的技术原理的考虑。 • 后者则是产生SEM的计量数据来评估SEM模型的 优劣好坏，并进行适当或必要的修正，此时所着 重的是分析工具与统计软件（例如LISREL、EQS、 AMOS、MPLUS等）的操作与应用。
SEM的特点
• • • • 理论先验性 同时处理测量与分析问题 以协方差的应用为核心 适用大样本分析
SEM基本模型
• 简单来说，SEM可分测量方程 (measurement equation)和结构方程 (structural equation)两部分。 • 测量方程描述潜变量与指标之间的关系， 如家庭收入指标等社会经济地位的关系、 三科成绩与学业成就的关系。而结构方程 则描述潜变量之间的关系，如社会经济地 位与学业成就的关系。
• 若不考虑因子间的因果关系，即没有结构 模型这部分，则结构方程模型就是传统的 探索性因子分析。 • 与传统的探索性因子分析不同，在结构方 程模型中，我们可提出一个特定的因子结 构，并检验它是否吻合数据（即验证性因 子分析）。
探索性因子分析 VS. 验证性因子分析
• 相同点：两种因子分析都是以普通因子模 型为基础的。因子分析的基本思想是通过 变量的相关系数矩阵内部结构的研究，找 出能控制所有变量的少数几个随机变量去 描述多个变量之间的相关关系，但在这里， 这少数几个随机变量是不可观测的，通常 称为因子。然后根据相关性的大小把变量 分组，使得同组内的变量之间相关性较高， 但不同组的变量相关性较低。