结构方程模型（Structural Equation Model,简称SEM）是基于变量的协方差矩阵来分析变量之间关系的一种统计方法，因此也称为协方差结构分析。

在社会科学研究领域的研究当中，有许多概念是无法直接测量和观测的，例如：人们的焦虑、态度、动机、智力、工作压力、家庭社会经济地位、满意度等等，这些变量就被称为“潜变量”。

这种情况下，我们只能通过一些可测变量间接地测量这些潜变量；然而，传统的统计分析方法并不能妥善处理这些潜变量，而结构方程模型却能很好的解决上述问题。

相对于传统统计，SEM能同时有效的处理这些潜变量及其指标，可评估理论假设模型与数据的拟合程度，提供了更深入严谨的解释，使得我们的研究获得更准确、有效的结果，大大增加了研究信效度，被Fornell（1987）称为第二代统计技术，逐渐受到国内外顶级期刊青睐。

近几十年来，SEM已经成长为量化研究的主流统计技术，在毕业设计、各类研究型论文中内都能看到它的身影。

图片来源说明：中国知网，设定检索条件为：主题\题名\关键词\摘要=结构方程模型，搜索中文文献（数据收集于2021年9月）

我们可以从上图中看到，从2004年起，结构方程模型发文量几乎逐年成倍增长。

数据调查也显示：使用结构方程模型能有效提升论文质量和评审专家的推荐力度，增加文章发表概率，称得上是发文利器。

为了帮助大家更好的了解SEM的基本概念，掌握结构方程模型的使用方法，提升投稿命中率，我们特意请到了北京师范大学副教授，研究生导师——苏荣海教授，为我们带来《基于结构方程模型的体育研究选题与构思》专题讲座。

以体育学为例，举一反三，厘清结构方程模型的基本概念和研究流程，帮助大家构建正确的研究模型，分享新颖的结构方程模型设计。