sem分析能看什么?

SEM，或结构方程模型（Structural Equation Modeling），是一种多变量统计分析技术，可以用于以下分析：

1. 因果关系：SEM允许研究人员同时估计和测试多个因果关系，即变量之间的直接和间接关系。

2. 测量模型：通过确认性因子分析（CFA），SEM可以用来评估测量模型的适合度，即验证测量指标（如问卷题目）能否有效地反映潜在构念。

3. 路径分析：SEM可以用于进行路径分析，从而了解不同变量间的路径关系和影响程度，包括中介效应和调节效应。

4. 潜变量分析：SEM能够处理潜在变量，这些潜变量是通过若干观察到的变量测量而来的。潜变量可以帮助解释复杂的概念和结构。

5. 模型拟合度：SEM提供了多种模型拟合度指标，如CFI、TLI、RMSEA等，帮助研究者判断模型是否贴切地描绘数据。

6. 复合模型：SEM可以同时包括因子分析、回归分析和路径分析，能处理更复杂的研究假设和数据结构。

7. 多组分析：SEM支持多组比较，能够测试不同群体之间模型结构是否相同，这在跨文化研究中尤为有用。

通过SEM的分析，研究人员可以得到对数据更深层次的理解，并建立复杂的模型来测试假设和理论。