我这个论文适合做SEM模型吗？（含论文介绍）

我做一个关于教育投资回报的论文，已有二手数据，别的机构搜集的
，是个让湖北部分高校毕业生填的调查问卷，样本为700多。
Y1: 大学毕业第1年收入，
Y2: 第3年收入
Y3: 第5年收入，以上三个都是数值型，基本都是1000以上的

我的X变量涉及三部分内容，一部分是学生的家庭背景（有4个X变量反映，家庭收入，父母职业等），另一部分是大学的作用（也有4个X变量表现，比如所在大学有否职业规划服务，大学级别，大学的专业），还有一部分是求职渠道（也有4个变量）；
难道用12个变量一起作用于那三个Y吗？
需要怎么处理X变量自己的内部关系呢？比如很明显“大学的表现“会和“家庭背景”相关，还有好多X变量自己内部的相关。

版上很多做SEM的，调查问卷选项都很统一，比如都是1-5程度型，而我这份问卷这些变量的问题选项有三种类型，
一是0-1 （是或否）
二是1-4程度型（好，还行，一般，不好）
三是直接填大数字的，比如收入（1000以上），比如高考分数（200以上）

我的问题有如下：
1，最初想用LogisticRegression, 因为我有些X变量是“是”或“否
（0和1）的，做多元回归的话，怕不显著，X变量实在太多了，12个。Logistic这个模型合适我论文吗？
2，后来被导师建议用StructuralEquation Model (SEM), 画出比较复杂的相关结构图，用AMOS做。SEM这个模型合适我这篇论文吗？
3，STATA能做SEM模型吗？
4. SEM模型画好结构图，并知道每条连线的相关关系后，需不需要把显著的一些关系变量给拣出来，重新做一下回归分析呢？然后给出p值之类的。

LogisticRegression更适合

为什么SEM不合适呢？我可以先用SEM看出各变量关系，找出相关度大的（相当于做因子分析），然后再用logistic回归来做，是不是效果会好一些？

2# 马续涛

这个估计结构方程模型不行吧，结构方程模型主要是做连续性变量的，这么多分类变量，多元线性回归估计更加合适。

想做SEM，一定要有理论依据，否则就算模型过关了，学术意义也不大。

dddddddddddddddddd

我可不可以把分类变量1-4标准化成0.25, 0.5, 0.75, 1 这样可以和虚拟变量0，1匹配？

4# hyswy

菜鸟飞来扣扣

这个不适合做，适合用经济学软件分析，如STATA