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今天我想与大家探讨的主题是结构方程模型（구조방정식）。在韩国的硕博论文中，结构方程模型被广泛应用，是一个非常重要的统计分析工具。如果你能掌握这一方法，我相信它将为你的学术研究添加很多价值。

 

结构方程模型是什么？

它用于发现并解释多个自变量和因变量之间的因果关系。与传统的单一回归分析不同，结构方程模型可以同时处理多个自变量和因变量，以及这些变量之间的复杂关联。

 

结构方程模型主要分为两大部分

确认性因子分析（CFA）
确认性因子分析是一种高级分析方法，主要用于确认或验证已有理论或研究中假定的变量关系。虽然名字听起来像是只用于“确认”某些事情，但它同样可以用于探索性的研究。

路径分析
路径分析则是用于揭示各个变量之间如何相互影响—包括直接和间接影响。这样，我们就能更好地理解研究问题的复杂性。

 

何时使用结构方程模型？

在研究涉及多个自变量和因变量，需要了解变量之间复杂的因果关系，需要验证或反驳一个已有的理论模型等情况都可以考虑套用结构方程模型导出结论。比如，在教育心理学研究中，你可能想知道学生的自我效能、家庭背景和教师支持如何共同影响学业成绩。

通过结构方程模型，你不仅可以了解这些变量之间的单一影响，还可以深入了解它们之间的交互影响。

 

 

 

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