有了结构方程，典型相关分析就过时了吗？

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这个问题我困惑很久了，有人说典型相关分析已经过时了。今天搜索“典型相关”时来到了这里。
有人说典型相关分析是结构方程的特例（港台文献）。
其实t检验是方差分析的特例，方差分析是回归分析的特例，回归分析也是结构方程的特例，为什么这些分析又没有消失。查阅文献时发现用典型相关分析的人越来越少了。
今天遇到一个分不清自变量（N个）和因变量（M个）的问题时，想用典型相关分析，但是又不大敢使用，
请大家探讨我应该用什么方法，谢谢！

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关键词：典型相关分析 结构方程 典型相关 相关分析 回归分析 方程 结构 典型相关分析

为什么没人回答？这是个好问题呀！！！

这么久的帖子，也没有人讨论。今天被提升……

其实是两个系统，典型相关分析可以使用

所有统计技术都分不清因果关系，因果关系通过研究设计来体现。无论SEM还是什么其它软件，所谓的因果关系其实是相关关系。

你这是一个很好的问题，我作为一个统计学的初学者，也想来表达一下自己的观点。因为我对典型相关和结构方程了解得不多。我就以t检验，方差分析，线性回归的角度来谈谈这个问题。
按你说的T检验是方差分析的特例，方差分析是回归的特例，回归又是广义回归的特例。我初学的时候也会想既然那些一般的模型能够包含那些特例的方法，为什么我们还需要特例的方法。这就要谈到统计的核心，所谓统计的核心就是没有假设就没有结论，一切的统计推断，统计检验都是建立在一个个的假设前提下，比如最经典的要满足正态分布，满足方差齐性等等，往往越是一般的模型对假设的要求越弱，反之越是特例的模型对假设要求越严。但随之损失的就是推断的准确性。如果某些数据能严格满足一些统计假设，为了更好的推断和预测你的结果就应该用最基本的方法。

和你有同样的问题所以搜到了这个帖子。我正在写一篇用了SEM和典型相关分析的论文，我感觉典型相关分析是SEM的一种细化。SEM中的每一条路径的假设都是需要有理论支撑的，不太可能在做论文的时候，六个变量两两之间都设置关联，但是如果不这样，又没有办法确定，在实际数据中具体哪些变量有关联。我是这样做的，在建立SEM之后，找到主变量，分析其他变量对它的影响，有的是直接影响有的是间接影响（SEM只显示了直接影响）。总影响比较大的两个变量，就值得研究，可以继续进行典型相关分析。这样是研究重点的细化。
刚刚接触两个方法表述不太清楚~不好意思~~