结构方程建模

资 源 简 介

结构方程建模

详 情 说 明

结构方程建模（Structural Equation Modeling, SEM）是一种结合了路径分析和因子分析的多变量统计方法，常用于社会科学、心理学等领域的研究。它能够同时评估测量模型（变量之间的关系）和结构模型（潜变量之间的因果关系）。

结构方程建模的核心在于两大模块： 测量模型：通过验证性因子分析（CFA）检验观测变量是否能有效反映潜变量（如“满意度”“忠诚度”等抽象概念）。 结构模型：分析潜变量之间的路径关系（如“教育水平”如何影响“收入”），通常以路径系数量化影响强度。

其优势包括： 支持处理潜变量，规避传统回归的测量误差问题。 可一次性检验多重假设，例如中介效应或调节效应。 通过拟合指数（如CFI、RMSEA）评估模型与数据的匹配程度。

常见工具包括AMOS、LISREL和R语言的`lavaan`包，适合验证理论框架或探索复杂变量网络。