第1章 结构方程模型的基本概念
结构方程模型一词与HSREL统计应用软件密不可分，HSREL是线性结构关系（Linear Structural Relationships）的缩写，就技术层面而言，LISREL是由统计学者Karl G.Joreskog与Dag Sorbom二人结合矩阵模型的分析技巧，用以处理协方差结构分析的一套计算机程序。由于这个程序与协方差结构模型（covariance structure models）十分近似，所以之后学者便将协方差结构模型称之为LISREL模型。协方差结构模型使用非常广泛，包括经济、营销、心理及社会学，它们被应用于探讨问卷调查或实验性的数据，包括横向式的研究及纵贯式的研究设计。协方差结构分析是一种多变量统计技巧，在许多多变量统计的书籍中，均纳入结构方程模型的理论与实务的内容。此种协方差结构分析结合了（验证性）因素分析与经济计量模型的技巧，用于分析潜在变量（latent variables，无法观察的变量或理论变量）间的假设关系，上述潜在变量可被显性指标（manifest indicators，观察指标或实证指标）所测量。一个完整的协方差结构模型包含两个次模型：测量模型（measurement model）与结构模型（structural model），测量模型描述的是潜在变量如何被相对应的显性指标所测量或概念化（operationalized）；而结构模型指的是潜在变量之间的关系，以及模型中其他变量无法解释的变异量部分。协方差结构分析本质上是一种验证式的模型分析，它试图利用研究者所搜集的实证资料来确认假设的潜在变量间的关系，以及潜在变量与显性指标的一致性程度。此种验证或检验就是在比较研究者所提的假设模型隐含的协方差矩阵与实际搜集数据导出的协方差矩阵之间的差异。此种分析是利用协方差矩阵来进行模型的统合分析，而非输入之个别的观察值进行独立式的分析。协方差结构模型是一种渐进式的方法学，与其他推论统计有很大的差别（Diamantopoulos&Siguaw，2000）。由于HSREL能够同时处理显性指标（观察变量）与潜在变量的问题，进行个别参数的估计、显著性检验与整体假设模型契合度的检验，加上其视窗版人性化的操作界面，使得其应用普及率愈来愈高，早期LISREL一词逐渐与结构方程模型划上等号（但现在多数研究者已将SEM与AMOS联结在一起，此趋势可能与SPSS统计软件包的普及应用及AMOS图形式界面操作有关）。
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