您了解结构方程模型吗？

结构方程模型（Structural Equation Modeling，简称SEM）是一种多元统计分析技术。它综合了因子分析、回归分析、路径分析等统计手段的优点，同时避免了它们的不足。这种统计方法可以使研究者对某一理论模型进行假设检验，通过考察该模型与实证数据之间的拟合程度来判断理论模型的优劣，进而对模型做出修正或取舍。该统计手段于20世纪70年代提出，90年代在心理学、社会学、管理学等学科中被广泛使用。第二语言研究领域也经常使用这种统计方法。

您的结构方程模型学习经历是否困难重重？

困难1：“我看过结构方程模型的书。但例子多是心理学或管理学的，讲解虽然详尽，但是对我这个搞语言的人来说，总有一种不解渴、不接地气的感觉。要是有本以第二语言研究案例为实例的SEM教程就好了。”

困难2：“我也买过几本SEM的书，但都比较厚重，每本都将近300页，让人看了外观不想再翻下去了。要是有本简明易懂的教程就好了。”

困难3：“我曾下决心去学SEM，可是一看到要用计算机编程才能对数据进行分析，我就打退堂鼓了，真心坚持不下去。要是有本介绍窗口型操作软件的教程就好了。”

困难4：“我可以照猫画虎地进行SEM数据分析，可是那么多检验结果，我真不知道该如何取舍、怎么在论文里汇报。要是有本教程做个示范就好了。”

困难5：“学了忘，忘了再学——这种感觉太折磨人了。要是有本配有练习的教程让我巩固一下就好了。”

困难6：“我是视觉型学习者：只看文字很难学会新知。要是有一本配有视频讲解的教材就好了。”

该书是专门为第二语言研究工作者编写的SEM简明教程，重点介绍SEM基本原理、软件操作、检验结果解读及其论文汇报方式。同时，该书每章均配有练习，供读者运用所学知识，举一反三。此外，书中例题分析所用软件避开编程类型的LISREL等，转而采用窗口型的AMOS作为软件依托。而且，该书每章课后练习均配有视频讲解，内容直观、实用。

适用人群

该书是第二语言研究领域的结构方程模型使用指南，适合有使用结构方程模型需求但又无法获得面对面指导的高校外语教师自学使用，也适合用作高校外语教师的高级统计方法短期培训教材；另外，它还适合外语教育类硕士研究生和低年级博士研究生阅读，作为研究方法课程参考手册。该书内容简洁，不会让学习者望而生畏，更容易激发其自信心和好奇心。

全书结构

全书共八章。第一章对结构方程模型做了概述。第二章对AMOS软件做了概述。第三章到第八章由简到繁系统介绍了测量模型、结构模型、测量模型多组分析和结构模型多组分析四大类SEM常用统计方法。此外，书后还配有四个附录，均为作者设计和使用过的调查问卷，旨在帮助读者更好地理解各章节案例，同时也可作为参考资料。

该书特色

• 案例讲解法。全书共用八个应用语言学案例讲解了常见的SEM模型：即测量模型和结构模型。这八个案例系统介绍了SEM的软件操作、结果解读和学术论文汇报格式。所有SEM的高级用法均可以分解到这八个案例中。掌握了这些内容，有利于学习其他多变量统计方法。

   

• 按照由易到难、由简到繁的原则组织各章。除第一章和第二章外，其余各章结构如下：案例分析——AMOS操作步骤——AMOS结果解读——统计结果在学术论文中的表述——练习。这样的安排与实际研究步骤吻合，符合研究流程和逻辑。此外，简单、容易的章节放在前面，稍难、复杂的章节放在后面。而且，前面章节中的案例和练习为后面章节做好铺垫和准备，方便后续学习。换句话说，本书章节梯度安排合理、逻辑性强，便于读者使用。

   

• 学练结合、练中有学；视频辅助、便于理解。各章最后均配有与该章案例密切相关的练习。读者了解各章内容后再通过练习巩固所习知识，查缺补漏、举一反三。不仅如此，每章的课后练习均为下一章节的学习做好必要的准备。读者在完成练习的过程中会学到新知识，获得新发现，学会新技能。此外，为了弥补纸质媒介较为单调的呈现方式，各章练习均通过视频讲解的方式呈现，一来作为纸质媒介的有益补充，二来给读者带来更为直观的学习感受。

使用建议

读者可以根据自己对SEM的了解情况采用不同的方法使用本书：

• 如果您已经熟悉SEM的基本原理和AMOS的基本操作，那么建议您通过翻看各章实例所建立的模型决定先读哪一章。阅读过程中，如果需要向前翻阅，就按照文章中所指的图标检索相应章节即可。

   

• 如果您对SEM了解不多，那么建议您从头看起，认真完成各章课后练习，并与视频讲解中的参考答案对照；确定真正理解之后，再进入下一章学习。如果觉得某个章节过难，可以暂时停在那里，把前面章节内容复习一下，查缺补漏。等熟练之后，再阅读后续章节，效果会更好。

温馨提示

结构方程模型是一种多变量统计手段，能解决第二语言研究中的不少问题。但是，它也不是万能的，甚至还有很多不足。比如，它依然假定变量之间的关系是线性的；它依然不能证明变量之间的因果关系；它无法证明某一理论模型是最佳模型等。也就是说，无论统计功能有多么强大，都无法解决所有问题。说到底，还是研究问题至上，它决定应该使用何种统计方法。所以说，结构方程模型也仅能帮助研究者解决适合用它来解决的研究问题，而无法解决所有问题。

本书定位在结构方程模型入门级别，因此，仅介绍了最为常用的基础模型。其他类型的结构方程模型，如二阶验证性因子分析、潜在变量增长模型、交互模型等本书均未涉及。这些就留给读者自己去探索了。

作者是一名普通的英语老师，结构方程模型与其他统计手段都是工具。作者只是把他对这个工具的使用心得写了下来，与大家分享。他真诚希望读者朋友“拍砖”，让读者和作者在这个过程中都有更大的进步。

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