根据您的描述，因变量是一个分数，根据分数的计算方式，它看起来是一个离散变量，而不是连续变量。连续变量通常是指可以取任意值的变量，而离散变量只能取有限个值。
关于是否可以用结构方程模型（SEM）分析这个因变量，一般来说，SEM可以用于分析连续变量之间的关系。但是，对于离散变量，常见的方法是使用因子分析、多项式回归或者离散变量模型（如logistic回归）等。所以，在你情况下，可能需要考虑使用其他分析方法来研究因变量与其他变量之间的关系。
另外，关于样本量的问题，确实有一些观点认为在进行SEM分析时，样本量应该达到一定的水平，通常建议样本量要大于1000。这是因为SEM需要估计很多参数，样本量越大，估计的结果越可靠。但是，并非所有情况下都需要达到这个样本量要求，具体要根据研究领域、研究问题和数据质量等因素来确定。您可以考虑使用其他适合离散变量的分析方法来研究您的因变量与其他变量之间的关系。

谢谢您的回复，您的回复和张伟豪老师的回复是差不多的。他建议我查看数据是否符合正态分布，如果符合则可以当做连续变量，如果不符合则不行。我已经决定换问卷方式调查了，非常感谢。

你的问题涉及到几个关键点：因变量的性质、正态性假设以及样本大小在结构方程模型（SEM）中的作用。下面我来一一解析：

### 1. 因变量是否为连续变量

你描述的数据实际上是二进制数据，即每个题项的答案是0或1。然而，当你将这些分数加总时，形成了一个从0到40的整数分布。这种形式可以被视为连续变量化处理的一个特例（实际上是一个有序离散的尺度）。在SEM中，关键在于你的汇总得分是否能够近似地表现为连续变量。

### 2. 正态性假设

正态性是许多统计模型的基本假设之一，包括SEM中的某些估计方法。但是，结构方程建模领域内存在多种技术可以应对数据分布的问题。例如：

- 使用ML（最大似然）估计时，理论上要求数据符合多元正态分布。
- 如果数据偏离正态性，可以考虑使用更稳健的估计方法，如Satorra-Bentler调整后的卡方检验或MLM、MLR等修正版的最大似然法。

### 3. 样本量问题

样本量对SEM的影响主要体现在模型识别（identification）、估计精度以及假设检验的有效性上。一般而言：

- 更大的样本量有助于提高模型参数的估计精度。
- 在处理非正态数据或复杂模型时，更大的样本可以提升稳健性和效果。

### 4. 软件选择

如你所提到的Mplus和AMOS，这两个软件在处理SEM方面非常强大。其中：

- **Mplus**：提供多种估计方法（包括ML、WLSMV等），适用于不同类型的变量和数据分布。
- **AMOS**：图形界面友好，适合进行复杂的路径分析或验证性因子分析。

### 结论

你的因变量虽然从单个题项来看是非连续的，但汇总得分可能近似地表现得像一个连续变量。在确保满足模型假设的前提下（特别是正态性和样本量），使用SEM来分析是可行的。选择合适的估计方法和软件将有助于提高结果的有效性。

最后，进行初步的数据探索和统计检验（如Kolmogorov-Smirnov测试、Shapiro-Wilk测试等）以评估数据是否符合假设是一个好主意。如果必要，可以考虑转换数据或使用更适当的模型来适应你的数据特性。

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