sem分析是看什么的

SEM分析（结构方程模型分析）是一种多变量统计方法，主要用于检验变量间的复杂因果关系和理论模型的拟合度。它结合了因子分析和路径分析，适用于社会科学、心理学、管理学等领域的研究。以下是SEM分析的核心应用和扩展知识：

1. 验证理论模型：通过拟合指标（如CFI、RMSEA、χ²）评估实证数据与理论模型的匹配程度，判断模型是否合理。例如，在心理学中验证"压力-应对-健康"的理论路径。

2. 潜变量分析：处理无法直接测量的抽象概念（如满意度、忠诚度），通过多个观测变量间接测量。EFA（探索性因子分析）和CFA（确认性因子分析）常作为前置步骤。

3. 路径关系检验：同时分析多重因果关系，包括直接效应、间接效应和总效应。相比回归分析，能处理更复杂的中介、调节效应，例如在营销研究中分析广告投放→品牌认知→购买意愿的链式影响。

4. 多群组比较：检验模型在不同群体（如男女、不同文化）中的稳定性，通过参数约束检验调节效应。需关注测量等值性（Measurement Invariance）问题。

5. 纵向数据分析：处理时间序列数据，例如交叉滞后模型可分析变量间的双向因果关系。

6. 形成性指标模型：传统SEM多采用反映性指标（指标由潜变量决定），现代扩展支持形成性指标（指标构成潜变量），适用于构念定义不同的情况。

7. Bootstrap法应用：通过重复抽样解决非正态分布数据的中介效应检验问题，提高统计功效。

8. 混合模型：整合潜在类别分析（LCA），识别群体异质性。例如消费者细分研究。

关键注意事项包括：样本量需达到参数10倍以上（至少200）；缺失数据处理推荐使用FIML；模型修正需结合MI值和理论依据；报告时应包含标准化估计值、效应量和模型拟合度指标。二阶因子、多重中介、跨层分析等高级扩展可进一步提升研究深度。