如何通过结构方程模型（SEM）分析数据？

结构方程建模（SEM）通过对观察变量和潜在构念之间假设关系的统计检验来分析数据。它将因子分析和路径分析结合起来，以同时评估理论模型内的复杂因果和相关路径。 成功的SEM分析需要几个关键步骤和考虑因素。首先，强大的理论基础对于明确假设模型至关重要，清晰地定义潜在变量及其关系。数据必须满足核心假设：多变量正态性（否则需要转换或使用稳健估计），足够的样本量（通常N>200，具体取决于模型复杂性）和缺乏过度多重共线性。模型识别需要每个潜在变量具有足够的观察指标和适当的参数约束。估计通常通过最大似然产生全局拟合指数（CFI，TLI >0.90/0.95；RMSEA，SRMR <0.08/0.06）和局部参数估计（路径系数、显著性）来评估模型的适配性；修改指数仅在理论上合理时指导潜在的改进。 要实施SEM，请遵循以下核心步骤：以图示方式制定理论模型，明确所有潜在构念、观察指标和假设路径。收集适当的多变量数据。使用专用软件（例如，R中的lavaan、Amos、Mplus）通过语法或图形界面指定模型，定义相关的估计选项并运行分析。在解释个别结构系数的显著性和大小之前，使用多个指标严格评估整体模型拟合。基于诊断*仅*在理论推理支持的情况下迭代完善模型，以避免随意利用机会。这种方法比传统回归更有效地测试涉及未观察概念和中介的复杂理论框架。