【摘 要】
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研究中涉及的变量，不能准确、直接地测量，比如电脑的工作、休闲等属性，我们称这样的变量为潜变量，潜变量往往只能通过一些外生指标去衡量[1]。传统的统计分析方法不能妥善处理这些潜变量，而结构方程全模型则能同时处理潜变量及其指标。它是一种基于变量的协方差矩阵来分析多个变量之间关系的一种统计方法。它有机地整合了多元统计中的因子分析方法、生物学中的路径分析方法以及计量经济学中的联立方程模型。
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研究中涉及的变量，不能准确、直接地测量，比如电脑的工作、休闲等属性，我们称这样的变量为潜变量，潜变量往往只能通过一些外生指标去衡量[1]。传统的统计分析方法不能妥善处理这些潜变量，而结构方程全模型则能同时处理潜变量及其指标。它是一种基于变量的协方差矩阵来分析多个变量之间关系的一种统计方法。它有机地整合了多元统计中的因子分析方法、生物学中的路径分析方法以及计量经济学中的联立方程模型。
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