什么是结构方程模型？
结构方程模型（Structural Equation Modeling, SEM）是一种融合了因子分析和路径分析的多元统计方法。它允许研究者同时检验多个变量之间的复杂关系，包括直接效应和间接效应。
SEM 的核心概念
- 潜变量：不可直接测量的概念，如"满意度"、"忠诚度"
- 显变量：可直接测量的指标，如问卷中的量表题项
- 测量模型：描述潜变量与显变量之间的关系
- 结构模型：描述潜变量之间的因果关系
spssAgent 的 SEM 功能
spssAgent 提供了便捷的 SEM 分析界面，支持：
- 可视化的潜变量配置
- 灵活的路径设置
- 自动模型拟合与评估
- 详细的拟合指标报告
- AVE 和 CR 收敛效度检验
- Fornell-Larcker 区分效度检验
结果解读要点
SEM 分析结果包含以下关键指标：
- 模型拟合指数：CFI > 0.90, RMSEA < 0.08 表示模型拟合良好
- 因子载荷：应大于 0.5，最好大于 0.7
- AVE：平均方差提取量，应大于 0.5
- CR：组合信度，应大于 0.7