结构方程模型及其应用,很有用
结构方程模型的优点 ：同时处理多个因变量
容许自变量和因变量含测量[误差传统方法（如回归）假设自变量没有误差 ]
同时估计因子结构和因子关系
容许更大弹性的测量模型
估计整个模型的拟合程度[用以比较不同模型 ]
SEM包括:回归分析、因子分析(验证性因子分析、 探索性因子分析)、ｔ检验、方差分析、比较各组因子均值、交互作用模型、实验设计
结构方程分析步骤   ：
模型建构（model specification）,指定
观测变量与潜变量（因子）的关系
各潜变量间的相互关系（指定哪些因子间有相关或直接效应）
在复杂的模型中，可以限制因子负荷或因子相关系数等参数的数值或关系（例如，2个因子间相关系数等于0.3；2个因子负荷必须相等）
模型拟合(model fitting,通常 ML)
主要的是模型参数的估计(e.g.,回归分析，通常用所最小二乘方法拟合模型，相应的参数估计称为最小二乘估计 )