SEM，即结构方程模型（Structural Equation Modeling），是一种统计方法，用于分析变量之间的关系。它包括以下四种基本形式：
1. 线性结构方程模型（Linear Structural Equation Model，LSEM）：
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在这种模型中，所有变量之间的关系都是线性的。即变量之间的相关系数是常数，不受其他变量影响。
2. 非线性结构方程模型（Nonlinear Structural Equation Model，NLSEM）：
与线性模型不同，非线性模型中变量之间的关系是非线性的。这意味着变量之间的相关系数可能随其他变量的变化而变化。
3. 路径分析模型（Path Analysis Model）：
路径分析是结构方程模型的一种特例，主要用于分析变量之间的直接和间接效应。在这种模型中，通常假设变量之间的关系是线性的。
4. 潜变量模型（Latent Variable Model）：
潜变量模型是结构方程模型的一种，用于分析不可直接观测的变量（潜变量）之间的关系。这种模型通常包括观测变量和潜变量，观测变量是潜变量的直接或间接反映。
这些模型在社会科学、心理学、教育学等领域有广泛的应用。选择合适的模型取决于研究目的、数据特性和研究假设。
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