akan說的很好，看他說只是個大專生，太謙虛了。他應該是個博士生吧！preacher發表了許多這方面的文章，到他的網頁可以download許多文章，還有資料以及如何使用軟體撰寫這些程式。關於多重中介要回答這個問題可能需要長篇大論，本人只談一個比較重要且需要思考的問題，多重中介如何決定顯著性？如果每一條路徑都顯著，就可以決定其多重中介效果，那麼如akan所說的，理論所形成的故事是一個研究的焦點，把故事好好的講述就是一篇很好的文章。

赞同9楼观点，然而当下我们很多人往往对统计技术的重视远超理论解释，不是个好现象
另外，关于多重中介，有并行多重中介和串行多重中介，其实用SEM来做都很简单就算好了，你按照理论解释明确了变量之间的关系，然后拿数据对其进行拟合，结果就出来了。个人以为，在这个问题上，统计技术不是大问题，最精彩的地方在于理论解释和模型构建

针对前面几位楼主的说法，小弟有几点补充
1.结构方程模式若有中介变项，需要检验，才能确定效果。中介效应包括完全full,部分partial与无效应3种，单是在AMOS上画线，观察回归或loading值是不够的。目前的检验方法，大多使用Baron & Kenny(1986)的原则，基本原则是「加入中介变项后，自变项的效果有无被削弱」，有几个条件待验，后来许多学者都沿用 Sobel (1982) 的公式来检验最后一个判断中介效应条件。
2. 过去回归或路径方析是用可观察显变量，结构方程模式则以观测显变量值构成看不见的潜变量，之后以外生与内生潜变量做路径方析，这在教育与心理等学术上极有用，因为这两个领域有一些无法观察的指标如态度、成就感、幸福感等，用SEM可以得到一些具体结果。
3.大多书上均建议SEM一定要以学理或先验经验作基础建立模型，是在发现社会现象的因果，不是玩统计。

有道理，最近正在研究SEM和层次多元回归这些东西，个人感觉SEM对误差项的处理更好一些。。。