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。

效度（Validity）即有效性，它是指测量工具或手段能够准确测出所需测量的事物的程度。效度是指所测量到的结果反映所想要考察内容的程度，测量结果与要考察的内容越吻合，则效度越高；反之，则效度越低。效度分为三种类型：内容效度、准则效度和结构效度。

效度的功能

一、预测误差

效度系数的实际意义常常以决定性系数来表示，意旨相关系数的平方，它表示测验正确预测或解释的效标的方差占总方差的比例。

二、预测效标分数

（从预测分数预测效标成绩）如果X与Y两变量呈直线相关，只要确定出二者间的回归方程，就可以从一个变量推估出另一个变量。

三、预测效率指数

（比盲目预测减少的误差）

影响效度的因素

一、测验本身的因素

测验取材的代表性、测验长度、试题类型、难度、区分度以及编排方式等都会影响效度。

二、测验实施中的干扰因素

一主试的影响因素 二被试的影响因素

三、样本团体的性质

一样本团体的异质性 二干涉变量：样本团体的性质包括包括年龄、性别、教育水平、智力、动机、兴趣、职业和任何有关的特征，由于这些特征的影响，使得测验对于不同具有不同的测验能力。 吉赛利提出的如何找出干涉变量的一套方法： ①用回归方程求得每个人的预测效标分数，将该分数与实际效标分数想比较，获得差异分数D．如果D的绝对值很大，说明测验中可能存在干涉变量。 ②根据样本团体的组成分析，找出对照组，分别计算效度，从而象上述关于出租汽车司机的例子一样，找出干涉变量。 ③对于欲测团体，根据某些易见的干涉变量将其区分为预测性高和预测性低的两个亚团体。对于预测性高的团体，获得的测验效度会有所提高。

四、效标的性质

一个好的效标必须具备以下条件： ①效标必须能最有效地反映测验的目标，即效标测量本身必须有效； ②效标必须具有较高的信度，稳定可靠，不随时间等因素而变化； ③效标可以客观地加以测量，可用数据或等级来表示； ④效标测量的方法简单，省时省力，经济实用。

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