【文科生福利】超全的结构方程模型教程，改善写论文“偏头痛”（微信文章未删减版）

主要观点总结

文章介绍了结构方程模型（SEM）的重要性和应用，它是统计学的大革命，在多个领域有广泛应用。文章指出SEM能解决传统统计方法的一些问题，如无法直接测量的变量、自变量测量误差、多因变量模型处理等。文章还提到了网络上SEM学习资料的状况，并介绍了一门由松鼠老师主讲的《结构方程模型 -基于AMOS与SPSS》课程，该课程旨在帮助初学者建立系统的SEM知识体系，并将知识应用到研究中。课程筹备耗时一年有余，课程形式为录播课程，随到随学。

关键观点总结

关键观点1: 结构方程模型（SEM）的重要性和应用

SEM能弥补传统统计方法的不足，在多个领域有广泛应用，是社学科学实证研究的基本技术。

关键观点2: SEM能解决传统统计方法的问题

SEM能处理无法直接测量的变量、自变量测量误差、多因变量模型等问题。

关键观点3: 网络上SEM学习资料的状况

目前网络上的SEM学习资料良莠不齐，很难帮助初学者建立系统的SEM知识体系。

关键观点4: 《结构方程模型 -基于AMOS与SPSS》课程介绍

这门课程由松鼠老师主讲，旨在帮助初学者建立系统的SEM知识体系，并将知识应用到研究中。课程筹备耗时一年有余，课程形式为录播课程，随到随学。

正文

结构方程模型（Structural Equation Modeling，SEM）能弥补很多传统统计方法的不足，被称为是统计学的大革命，在管理学、社会学、心理学、经济学等领域都有十分重要的应用。它是社学科学实证研究的基本技术，也是发表论文需要的分析技术之一。从知网检索的发文量趋势图就可以看出，学习这个发文利器很重要。

图片来源说明：中国知网，设定检索条件为：主题\题名\关键词\摘要=结构方程模型，搜索中文文献 (数据收集于2021年9月)

当然也有其他原因让你需要掌握它，比如：

● 心理学研究中变量多数不能直接测量

● 传统的分析中假设自变量没有测量误差

● 传统的回归分析很难处理多因变量的模型

……

以上问题使用SEM就可以解决，所以这个当前发展迅速、应用普遍的统计模型也是你需要学习的知识。

然而，目前网络上的学习资料良莠不齐，很难帮助初学者建立系统的SEM知识体系。为此，小募邀请到了专注于统计和数据分析领域教学的松鼠老师，为大家带来了这门《结构方程模型-基于AMOS与SPSS》课程。课程筹备耗时一年有余，系统讲解理论知识之后，还精心选取了已发表的研究成果作为教学内容，旨在帮助大家融会贯通，更好地将知识应用到自己的研究当中。