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结构方程分析（SEM）是一种统计方法，用于检验复杂的多变量关系模型。它结合了因子分析和回归分析，可以同时分析多个变量之间的关系，并评估变量之间的因果关系。
SEM的基本原理是假设变量之间的关系可以表示为一个方程系统，然后通过数据拟合来估计方程中的参数。
SEM的方法包括模型构建、数据收集、模型估计和模型评估。
模型构建涉及确定变量之间的关系以及变量的测量方法。
数据收集是指收集用于估计模型参数的数据。
模型估计是指使用数据来估计模型中的参数。
模型评估是指评估模型的拟合度和参数的统计显著性。