摘要：结构方程模型是20世纪70年代作为一种潜在变量的结构模型发展起来的.以前的经济分析方法在研究多变量关系中存在着一定的限制性,结构方程模型在延续传统分析方法优势的基础上，改善不足，发展成了一门新颖而又实用的理论体系.本文采用了验证性分析方法对资料进行分析，它不仅仅可以研究显在变量与潜在变量之间的关系，而且还可以估计测量误差等参数.

关键词：结构方程模型；显变量；潜变量

Structural equation modeling and application

Abstract: .Structural equation modeling has been developed as one of theory systems of latent variable modeling since 1970’s. It conquers the shortcomings of traditional statistical methods s, limitations in the study of multivariate variables..At the same time, SEM has formed it’s own unique advantages on the basis of succeeding to these methods’ virtues.The text analysis data by the means of confirmatory but not exploratory.Not only can deal with the relationships of manifest variable and latent variable the ones of latent variables. But also can estimate measurement error as well as other parameters.

Key Words: Structural equation modeling;Manifest in variable;Latent in variable

目　　录

摘　要 1

引言 2

1．结构方程模型的概述 2

1.1结构方程模型的发展历程 2

1.2结构方程模型的研究意义 3

1.3结构方程模型的研究现状 3

2.结构方程模型的基本原理 4

2.1结构方程模型的基本概念 4

2.2结构方程模型的特点 5

2.3模型的建立及分析步骤 6

2.4结构方程模型的数学形式 7

3．结构方程模型在实际生活中的应用 8

3.1在顾客满意度方面的应用 8

3.2在教育与收入方面的应用 10

参考文献 12

致谢 13

结构方程模型及应用

引言

结构方程模型已普遍适应于社会科学的多个研究领域，其中包括心理学领域,社会学领域,经济学领域,教育学领域,政治学领域以及生物学和医学领域等.以往的统计分析方法大多数都运用了多元回归分析方法,路径分析方法等,在实际生活的模型应用中,需要多个因素进行分析验证，也需要描述某些因素之间的关系.

结构方程的模型总是与许多不可以直接测量的指标相联系，即潜在的自变量,通过研究潜变量与显变量之间的关系来分析经济中的各种现象。它弥补了以往分析方法的不足，而且它既可以研究可观测到的变量，又可以研究不可直接观测的变量，通过研究者得出的结论，发现了不同建构的因变量之间的联系.在目前的社会生活领域方面，它的实际应用也非常的广泛，结构方程模型将会在社会生活领域中得到极大的重视与推广.

1.结构方程模型的概述

结构方程模型是一种应用性很强的结构分析模型，其理论依据非常复杂.它不仅可以得到显在变量与潜在变量之间的关系，而且还涉及到潜在变量与潜在变量之间的关系，SEM不仅可以对整体因素做统计评估，还可以进一步了解理论所建构的因素与所搜集资料是否相符合.SEM理论对此进行了系统的回顾和较为详细的探讨，具有一定的现实指导意义.

1.1结构方程模型的发展历程

结构方程的发展历程可以简单的概括为四个历程：

（1）首先是概念的萌发阶段,在20世纪20年代，最早提出路径分析的概念，经过漫长的近半个世纪，这一概念不断完善进而得出基本概念和基本理论知识.

（2）其次是在20世纪70年代，以和为代表，准确得到了模型的基本理论依据，并且对模型分析方法进行加以推导整理.

（3）第三个阶段是在20世纪90年代后期，是结构方程模型的发展阶段，很多研究者提出了测量模型和结构模型的概念，连续发展为结构方程模型.