结构方程模型 (SEM) 简介：定义、应用和原理

结构方程模型 (Structural Equation Modeling, SEM) 是一种统计分析方法，用于建立和检验观察数据与潜在变量之间的关系模型。它结合了因果关系和测量模型，可以同时考虑多个变量之间的复杂关系。

结构方程模型可以用来研究多种问题，如探索变量之间的因果关系、验证理论模型的拟合度、预测潜在变量的分数等。它可以处理多个观察变量和潜在变量之间的复杂关系，并可以通过测量模型来解决变量测量误差的问题。

结构方程模型由两个主要部分组成：测量模型和结构模型。测量模型用于描述观察变量和潜在变量之间的关系，结构模型用于描述潜在变量之间的因果关系。

结构方程模型使用统计方法来估计模型参数，包括路径系数 (表示变量之间的关系强度)、拟合指数 (用于评估模型拟合度) 等。常用的估计方法包括最小二乘法 (Least Squares)、最大似然估计法 (Maximum Likelihood) 等。

结构方程模型在社会科学、教育学、心理学等领域得到广泛应用，可以帮助研究者理解和解释复杂的变量关系，并进行模型检验和预测。