SEM分析，即结构方程模型（Structural Equation Modeling）分析，是一种统计分析方法，用于检验理论模型与实际数据之间的一致性。它结合了多元回归分析、因子分析、路径分析和时间序列分析等方法，是一种综合性的统计模型。
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在SEM分析中，研究者首先会构建一个理论模型，这个模型通常包括多个变量及其之间的关系。然后，研究者会使用收集到的数据来验证这个模型。具体来说，SEM分析具有以下几个特点：
1. 变量类型多样：SEM可以处理多种类型的变量，包括连续变量、二分变量和有序变量等。
2. 多变量分析：SEM可以同时分析多个变量之间的关系，而不仅仅是两个变量之间的关系。
3. 路径分析：SEM可以分析变量之间的直接和间接效应，即路径分析。
4. 模型拟合度评估：SEM提供了多种指标来评估模型与数据的拟合程度，如卡方值、比较拟合指数（CFI）、均方根误差近似值（RMSEA）等。
5. 模型修正：在分析过程中，如果发现模型与数据的拟合度不佳，研究者可以尝试修改模型以改善拟合度。
SEM分析广泛应用于心理学、教育学、市场营销、社会科学等领域，特别是在研究变量之间的复杂关系时非常有用。例如，研究者可以使用SEM分析来检验消费者行为模型、学习理论模型等。
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