SEM概述

SEM是一般线性模型的扩展。它能使研究者同时检验一组回归方程。SEM软件不但能检验传统模型，而且也执行更复杂关系和模型的检验，例如，验证性因子分析和时间序列分析。

研究者首先基于理论定义模型，然后确定怎样测量建构，收集数据，然后输入数据到SEM软件中。软件拟合指定模型的数据并产生包括整体模型拟合统计量和参数估计的结果。

分析的输入通常是测量变量的协方差阵，例如调查项目得分，虽然有时使用相关阵或协方差和均值阵。实际上，数据分析经常用原始数据提供给SEM，程序转换这些数据为它自身使用的协方差和均值。

模型由测量变量间的关系组成。然后，这些关系表示所有可能关系的限制。

结果有模型拟合的全部指数以及参数估计，标准误，模型中自由参数的检验统计量。