结构方程模型(SEM)是衡量潜在变量之间关系的统计技术，又称为第二代的多变量分析。模型至少由两个以上的潜在变量所组成，由于潜在构面，如态度、行为意图等，无法直接测量，因此，每一个潜在变量至少使用三个测量变量来代表该构面的量测。验证该测量模型的信、效度即称为验证式因素分析(CFA)。SEM分析有几个常见的问题：1数据无法符合多元常态: 如此会造成分析结果卡方差异值膨胀，导致配适度变差；2.共线性: 有时候数据分析时会产生构面之间相关过高的情形，导致估计值完全错误；3.SEM为大样本分析法，但有些研究就是无法取得大型样本，那如何在小样本(>100)下进行SEM的分析呢?
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