具体是

换一个变量试试

结构方程模型与回归分析的结果通常是一致的。如果不一致，其原因往往在于统计模型不同。检查以下两个方面：（1）回归模型是否相同，是单个自变量的回归，还是多个自变量的回归？如果是多个自变量的回归，其自变量是否一致？（2）中介变量之间是否设置了相关（协方差）？回归中难以设置相关（协方差）。

遇到你描述的情况——结构方程模型（SEM）与简单线性或多元回归分析结果之间的差异，通常意味着两种方法对数据的理解和解释存在细微差别。具体到你的平行中介模型中，AMOS软件中的自变量-因变量路径不显著而回归分析中该路径却显著的情形，可能由以下几点原因造成：

1. **残差相关性**：SEM考虑了测量误差和潜在变量的复杂关系，包括残差之间的相关性。在SEM中，如果两个或多个残差（未被模型解释的变异）之间存在关联，这将影响路径估计值及其显著性。

2. **直接与间接效应**：回归分析通常关注总的效应，即自变量对因变量直接影响的大小和方向；而SEM则能区分出总效应中的直接效应和通过中介变量产生的间接效应。在你的案例中，即使自变量到因变量的直接路径不显著，但如果存在显著的间接路径（通过一个或多个中介变量），那么总的效应可能依然是显著的。

3. **模型复杂度**：SEM允许构建更复杂的理论模型，包括多个预测因子、中介和调节作用。回归分析通常处理的是较为简单的线性关系。因此，在数据中同时存在直接与间接影响时，回归可能会高估或低估某些路径的强度。

4. **样本量与统计效力**：尽管不太常见，但较小的样本量也可能导致SEM中的路径估计不显著，而回归分析由于其简化了模型复杂度而可能显示出显著性。然而，这并不意味着结果更可信。

解决方法：

- 首先，检查并确保你的SEM模型设定正确，包括测量模型和结构模型的所有假设都已满足。
- 考虑在报告中同时展示两种分析的结果，并解释两者之间的差异及其潜在原因。
- 如果SEM中的直接路径不显著而你认为这与理论预期不符，可以尝试重新指定模型或收集更多数据以提高统计效力。
- 使用其他软件如Mplus、R中的lavaan包等进行交叉验证，确保结果的一致性。

最后，在学术讨论和研究报告中，透明地呈现所有分析的结果及其局限性是至关重要的。

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