结构方程模型，CFA，路径分析，潜变量调节模型这几个是什么关系

SEM就是输入相关矩阵或协方差矩阵，结合1个或多个构想的可能模型，统计软件（如Mplus、Lisrel）帮你算出拟合指数，输出各路径参数、拟合指数等，可以用于修正和比较模型。想了解SEM推荐侯杰泰老师的《结构方程模型及其应用》（现在不再版，只有影印版） 。CFA也是SEM（结构方程模型）的一种，但不是完整SEM；路径分析也是SEM的一个特例，但前者是对显变量，后者对潜变量。实际上SEM是很多统计方法（如t检验、方差分析、回归分析等）的特例，而SEM具有更准确的误差估计和信度指标。因为CFA可以检验量表结构，所以往往先做CFA，如果拟合不好，说明量表信效度不高，就难以做之后的分析。中介和调节检验有不同的方法，可以基于SEM对潜变量做分析，也可以化潜为显做层次回归（用SPSS）。要了解中介和调节，推荐温忠麟老师的文章，比如05年发在《心理学报》上的《调节效应与中介效应的比较和应用》，温忠麟老师的书《调节效应与中介效应分析》。看到你的标签里有“家庭关系”，你是做发展教育方向的吧！你所说的这些：SEM、中介调节都是统计前沿，发展教育也用得很多，但建议先多阅读文章和书，了解了原理再使用。

能。

首先SEM更加灵活，更加综合。传统方法的模型是提前规定的或者说是默认的，而做结构方程的时候，它对变量关系的限制几乎没有，需要你自己根据理论知识设定变量之间的关系。SEM既包含显变量又有潜变量，而传统的方法之分析显变量。在SEM中我们认为误差是存在的，你甚至可以规定不同变量之间误差的关系，但是传统的方法认为误差是没有的。传统方法能够输出变量间关系的直接的显著性检验结果，而SEM没有这样的结果，我们得用拟合指标来评价模型。结构方程模型可以很好地容忍多重共线性。

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