结构方程模型主要用来处理

结构方程模型是：一般线性模型的扩展，并非单指某一种特定的统计方法，而是一套用以分析共变结构的技术整合。

结构方程模型组成及应用：

结构方程模型由两部分组成，即测量模型（Measurement Model）和结构模型（Structural Model）。本文将主要介绍以上两个模型的概念及其应用。

1、测量模型

在实际研究中，并非所有的概念都是可以被直接观察和测量的。

比如我们在调研爱采购卖家的体验时，这里的卖家体验其实就是一个抽象的概念，是卖家对平台所有可观测量化指标的综合反映，这些指标可能会包括卖家通过平台获得的询盘量、订单量、主要权益的满意度、接收到服务速度和质量等等。

在SEM中，如用户体验这些抽象且无法直接测量的概念，被称作“潜变量（Latent Variable）”，而那些能被直接观测的变量，如询盘量，则称为“观察变量（Observed Variable）”或“外显变量（Manifest Variable）”。

我们了解越多卖家对平台有效观察变量的反馈，对卖家体验的刻画就越真实可靠。

基于对测量模型的验证，我们发现卖家对平台的综合体验，可以在一定程度解释为卖家对平台的效果体验，权益体验和服务体验（满意度）的集合。

需要注意的是，观测变量并非能完全解释潜变量，在整体测量模型中同时存在无法解释的误差（也称残差），误差大小及分布的影响是实际施测中同样需要考虑的部分。

2、结构模型

与检验观测变量和潜变量之间关系的测量模型不同，结构模型主要用于检验潜变量间的关系。如果单独看待结构模型，就是传统的路径分析（Path Analysis），旨在解释变量间的因果或预测关系。

随着研究的深入，我们发现过去研究中常用的相关分析或一元/多元回归分析方法很难解释变量间的因果关系，比如在研究爱采购卖家续费意愿时，仅通过相关分析，很难判断是体验影响续费意愿，还是续费意愿影响体验。

而单纯的使用多元回归分析，我们只能发现各体验维度指标对续费意愿的独立影响，而忽视了各体验指标间的相互作用。

结构方程模型有以下几点需要注意：

1、SEM更多用于验证性的分析。

sem 结构方程模型是社会科学研究中的一个非常好的方法。该方法在20世纪80年代就已经成熟，可惜国内了解的人并不多。“在社会科学以及经济、市场、管理等研究领域，有时需处理多个原因、多个结果的关系，或者会碰到不可直接观测的变量（即潜变量），这些都是传统的统计方法不能很好解决的问题。20世纪80年代以来，结构方程模型迅速发展，弥补了传统统计方法的不足，成为多元数据分析的重要工具。 结构方程模型分析:结构方程模型是一种建立、估计和检验因果关系模型的方法。模型中既包含有可观测的显在变量，也可能包含无法直接观测的潜在变量。结构方程模型可以替代多重回归、通径分析、因子分析、协方差分析等方法，清晰分析单项指标对总体的作用和单项指标间的相互关系。

SEM简单介绍，以下资料来源

因果关系：SEM一般用于建立因果关系模型，但是本身却并不能阐明模型的因果关系。

一般应用于：测量错误、错漏的数据、中介模型（mediation model）、差异分析。

历史：SEM 包括了 回归分析，路径分析（wright, 1921）,验证性因子分析（confirmatory factor analysis）（Joreskog, 1969）.

SEM也被称为 协方差结构模型（covariance structure modelling），协方差结构分析和因果模型。

因果关系：

究竟哪一个是“真的”？ 在被假设的因果变量中其实有一个完整的因果链。

举一个简单的例子： 吃糖果导致蛀牙。这里涉及2个变量，“吃糖果”和“蛀牙”，前者是因，后者是果。 如果上一个因果关系成立，那将会形成一个因果机制，也许会出现这样的结构：

3. 这时还有可能出现更多的潜在变量：

这里我又举另外一个例子，回归模型

在这里，回归模型并不能很好的描述出因果次序，而且也不能轻易的识别因果次序或者未测量的因子。这也是为什么在国外学术界SEM如此流行的原因。

我们在举另外一个例子“路径分析”

路径分析能让我们用于条件模型（conditional relationships），上图中的模型是一种调解型模型或者中介模型，在这里Z 是作为一个中介调节者同时调节X和Y这两个变量的关系。

在这里我们总结一下：

回归分析简单的说就是：X真的影响Y 吗？

路径分析：为什么/如何 X 会影响Y？ 是通过其他潜在变量Z 来达到的吗？例子：刷牙（X）减少蛀牙（Y）通过减少细菌的方法（Z）。------测量和测试中介变量（例如上图中的Z变量）可以帮助评估因果假设。

在这里要提一下因素模型（factor model）

在这个模型当中，各个变量有可能由于受到未被观察到的变量所影响，变得相互有内在的联系，一般来说那些变量都很复杂、混乱，而且很多变量是不能直接被观察到的。

举个例子：“保龄球俱乐部的会员卡”和“本地报纸阅读”，是被观察到的变量，而“社会资产”则是未被观察到的变量。另一个例子：“房屋立法”和“异族通婚”是被观察到的变量，而“种族偏见”是未被观察到的变量。

相互关系并不完全由被观察到的变量的因果关系所导致，而是由于那些潜在的变量而导致。

这些被观察到变量（y1--y4）也有可能由一个潜在的变量（F）所影响。

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