结构方程模型（Structural Equation Model，SEM），是一门基于统计分析技术的研究方法，它主要用于解决社会科学研究中的多变量问题。在管理学、经济学、市场影响等社会科学研究领域，有时需要处理多层因果关系，并且在社会科学中大量的理论概念是不可直接观测的变量。此时，传统的统计方法不能很好地解决问题。SEM能够对抽象的概念进行估计与检定，而且能够同时进行潜在变量的估计与预测模型的参数估计。
SEM分为测量方程和结构方程两部分。其中，测量方程由三部分组成：潜在变量、观察变量和误差。测量方程通过观察变量来衡量潜在变量，反映的是潜在变量与观察变量之间的关系，称为外部关系。通常，在SEM中，潜在变量或因子以椭圆形或圆形符号表示，而观察变量或指标以长方形或方形符号表示。同样，结构方程也有三部分组成：外生潜在变量、内生潜在变量和干扰潜在变量。结构方程通过外生潜在变量来衡量内生潜在变量，反映的是潜在变量之间的关系，称为内部关系。其中，外生潜在变量（或称潜在自变量）即为结构方程中的解释变量，以符号ξ表示；内生潜在变量（或称潜在因变量）即为结构方程中的被解释变量，以符号η表示。除此之外，干扰潜在变量，以符号ζ表示，它会影响到外生潜在变量对内生潜在变量的解释。因此，ζ则是结构方程中的干扰因素或残差值。
具体形式如下：
测量方程： y＝Λyη＋ε，x＝Λxξ＋δ
结构方程： η＝Bη＋Гξ＋ζ或（I-B）η＝Гξ＋ζ(www.xing528.com)
其中，η和ξ分别是内生潜在变量和外生潜在变量；y和x分别是η和ξ的显变量；Λy和Λx是载荷矩阵；B和Г是路径系数矩阵；ζ是残差，代表了在结构方程中未能被解释的部分；δ是外源变量x的误差项；ε是内生变量y的误差项。其中，ζ与ξ不相关，δ与ξ不相关，ε与η不相关，ζ、ε和δ互不相关。
结构方程模型的构图与模式如表5.1所示。
表5.1 结构方程模型的构图与模式
免责声明：以上内容源自网络，版权归原作者所有，如有侵犯您的原创版权请告知，我们将尽快删除相关内容。
