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。

结构方程模型实证要多久:

结构方程模型实证要1个半小时。

结构方程模型（SEM）=因子分析（测量模型）+路径分析（结构模型）

在社会科学领域很多概念比如智商、自尊等，是不可以直接观测的，称为潜变量。这些概念只能通过多个指标来测量，通过这些观测指标利用因子分析技术得到潜变量，这个过程是测量部分（模型）。

有时，我们需要构建多个潜变量之间的关系，此时要用到路径分析，这个部分就称为结构模型。

不可以的，这是要有的。

甄别变量的性质，这里必须注意SPSS逐步回归法只能分析连续性变量，如果自变量、中介变量、调节变量这三种变量任何一种变量包含分类变量，那么就不能运用SPSS来分析中介作用了，因为你此时对变量题项打包得出的分数是没有统计意义的，分类数据是不能直接加总的，所以这个时候应该选择AMOS进行验证；

从分析过程来看，SPSS是在对数据预处理之后，进行数据的信效度分析，对自变量、中介变量、因变量进行相关性分析，之后对变量进行回归，而SEM的建立需要首先进行验证性因子分析（CFA），如果是自编量表则是先进行探索性因子分析（EFA）和验证性因子分析（CFA），这对变量的数据质量要求是非常高的，CFA得出的CR和AVE值可以直观看出变量的区分效度及变量题项间的聚合效度

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