结构方程模型
研究方法
统计方法
结构方程模型（Structural Equation Modeling，简称SEM）是一种复杂的统计技术，用于检测多个研究变量之间的关系。结构方程模型的主要用途包括：
- 因果模型：通过SEM，研究人员可以测试假设的因果关系。例如，研究人员可能对教育程度、工作满意度和生活满意度之间的关系感兴趣。在这种情况下，可以使用SEM来构建一个模型，其中教育程度是自变量，工作满意度和生活满意度是因变量。
- 测量模型：SEM还可以用来测试潜在变量（即不能直接观察到的抽象概念，如智力、满意度等）的测量模型。SEM可以帮助研究者理解一个或多个观察变量（例如，智力测试的分数）如何与潜在变量相关。
- 路径分析：SEM可以进行路径分析，以检查多个自变量和因变量之间的关系。这在复杂的模型中非常有用，例如，当一个因素通过多个途径影响结果时。
SEM主要在以下几种情况下使用：
当研究设计涉及多个自变量和因变量，且这些变量之间的关系复杂时。
- 当研究者希望评估潜在变量（不能直接测量的变量）时。
- 当研究者希望检验一个理论模型，该模型描述了多个变量之间的预期关系。
- 当需要控制潜在的混淆变量时。