结构方程模型 (SEM) - 了解因果关系和理论模型的强大工具

结构方程模型 (Structural Equation Modeling, SEM) 是一种统计分析方法，用于评估和验证复杂的因果关系和理论模型。它可以结合多个观测指标和潜在变量 (latent variables)，通过建立一组联立方程来描述变量之间的关系。SEM不仅可以分析变量之间的直接关系，还可以探究变量之间的间接影响和中介效应。

SEM 的基本原理是将观测变量和潜在变量之间的关系表示为一个结构方程模型，其中包括测量模型和结构模型。测量模型用于描述潜在变量和观测变量之间的关系，结构模型则描述潜在变量之间的因果关系。通过对模型进行数据拟合，可以评估模型的拟合程度和参数估计的准确性。

SEM 可以应用于各种学科领域，如社会科学、教育学、经济学和心理学等，用于测试和验证理论模型、研究因果关系和预测变量之间的关系。它也可以用于处理复杂的数据结构，如多层次数据和长期追踪数据。