SEM可获取什么信息

结构方程模型（SEM）是一种多变量统计分析技术，用于分析变量之间的关系。通过SEM，可以获取以下信息：

1. 因果关系：SEM可以帮助识别和验证变量之间的因果关系，从而理解一个变量如何影响另一个变量。

2. 模型拟合度：SEM提供多种指标（如CFI、TLI、RMSEA等）来评估模型与数据的拟合程度，帮助判断模型的合理性。

3. 路径系数：SEM可以计算各个路径的系数，反映自变量对因变量的影响强度。

4. 潜变量分析：SEM能够处理潜在变量，也就是说，可以分析不可直接测量的变量，比如态度或心理特征。

5. 测量误差：SEM能同时考虑测量误差，提高结果的准确性。

6. 多组比较：SEM可用于不同组样本之间的比较分析，评估模型是否适用于不同群体。

7. 间接效应及中介效应：SEM能够识别间接效果的存在，并分析中介变量的作用。

8. 模型修改建议：通过模型拟合度指标和残差分析，SEM可以提供对模型进行修改的建议，从而优化模型。

总而言之，结构方程模型是一种强大的工具，可以帮助研究人员深入理解并分析复杂的变量关系。