你的这些指标如果单纯做回归估计效果不好
因为“一部分是学生的家庭背景（有4个X变量反映），另一部分是大学的作用（也有4个X变量表现），还有一部分是求职渠道（也有4个变量）”他们之间都是高度相关的
建议先进行因子分析，可以用SPSS或者stata
提取出关键因子再做回归就好了

可是我想看一下家庭背景，大学作用，求职渠道这三个X变量哪个对Y变量，即大学毕业生教育投资回报的影响更大。因子分析的话就是比如“家庭背景"4个变量通过因子分析可以转出主因子,然后删掉1-2个不是太相关的变量对吗?这样"家庭背景"就只由1-2个变量决定?

在你的研究中选择使用Logistic Regression或是Structural Equation Model（SEM），关键在于你想要探究的问题类型和数据的性质。

1. **关于Logistic回归：**Logistic回归适用于二分类因变量预测问题。但是，在你的案例中，Y1、Y2、Y3都是数值型变量，代表收入水平，并不适合用Logistic回归模型来分析。尽管某些X变量可能是0-1二元变量，但这并不意味着整个模型应该使用Logistic回归。在这种情况下，多元线性回归或更复杂的模型可能更为合适。

2. **关于Structural Equation Model (SEM)：**如果你的目标是探索多个概念之间的复杂关系，并且你认为这些概念之间存在因果路径或是中介效应和调节效应，那么结构方程模型（SEM）可能是更好的选择。SEM可以处理变量间的相关性、共线性和潜变量问题，同时允许你测试复杂的假设结构。

### 推荐建议：

- **先进行探索性数据分析：**在决定具体使用哪种统计方法之前，对数据进行深入的探索是非常重要的，这包括检查变量之间的关系（如使用散点图或热力图查看相关性）、处理缺失值、异常值以及进行必要的变换等。

- **考虑使用SEM：**鉴于你提到X变量之间存在复杂的相关性和可能的因果路径（例如，“大学表现”与“家庭背景”的关系），建议考虑使用结构方程模型。这种模型可以同时评估多个假设，并允许你通过建立潜变量来处理概念上的抽象性，这在研究教育投资回报这类复杂问题时非常有用。

- **处理X变量内部关系：**SEM的一个优点就是它能够直接处理和测试变量之间的关系，包括中介、调节作用等。你可以构建路径图（Path Diagram），明确指出哪些变量是直接效应、间接效应还是共同影响最终结果的变量。

### 实际操作：

在实际应用中，你可能需要使用统计软件如SPSS AMOS, Mplus, R中的lavaan包或其他SEM专用软件来实现模型的构建和估计。确保你的理论假设清晰，并且在设计模型时考虑到数据的特点和研究目的。

最后，在选择任何分析方法之前，请务必详细阅读相关文献，理解每种技术的应用场景及其限制条件，这将帮助你做出更加合理、科学的研究决策。

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