01-结构方程模型（SEM）基础介绍

结构方程模型：

常用的场景：多个自变量和因变量的因果分析

对于自己设置的，非经典量表，用探索性因子分析去做；对于大牛设计的，用验证性因子分析。

SEM的优势：

1.潜变量问题：动机，态度

2.验证性因素分析

3.高效：包含路径分析

SEM简介：

1.三种变量：潜在变量，显性变量，残差变量

潜在变量：无法观测的

观测变量：可以直接观察

内因潜在变量：因变量

外因潜在变量：自变量

潜变量和观察变量的箭头：从潜变量指向观察变量

2.两个基本模型：测量模型，结构模型

观测变量和潜在变量构成的，就是测量模型

外因潜在变量和内因潜在变量构成的，就是结构模型。观测变量最好在三个及以上。

结构方程模型可以用什么工具实现？

SPSS，Python，R，AMOS，MPLUS