结构方程模型（Structural Equation Modeling，常缩写为 SEM）是一类用于分析变量之间复杂关系的统计方法，能够同时处理多条回归路径，并常用于包含潜变量（无法直接观测、由多项指标测量）与测量误差的模型。除最常见的含义外，在不同学科中也可能特指某些SEM变体（如路径分析、确认性因子分析等）。
/ˈstrʌktʃərəl ɪˈkweɪʒən ˈmɑːdəlɪŋ/
We used structural equation modeling to test how stress affects sleep quality.
我们使用结构方程模型来检验压力如何影响睡眠质量。
After controlling for measurement error, structural equation modeling showed that motivation indirectly predicts achievement through study habits.
在控制测量误差后，结构方程模型显示：动机通过学习习惯间接预测学业成就。
该术语由三部分构成：structural（结构的）+ equation（方程）+ modeling（建模）。其中“结构方程”最初用于表达一组相互关联的方程，用来刻画系统中变量的因果或关联结构；随后在心理学、社会科学与计量经济学中发展为一整套方法体系，并逐渐与潜变量测量（如因子分析）结合，形成现代SEM框架。
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