SEM的发展方向，请大家踊跃发言

不错

本来还想用SEM写写论文，看了这篇帖子，发现仅仅关注方法的新颖意义不大，此外还要多逛各种论坛，看看大家的学习和工作心得。

SEM论文中，最关键的就是模型的推导过程~~~~~~不是随便一连就可以的！

先做EFA 再做SEM 比较好

结构方程模型，严格来说，是不得已而为之，而不是一种必须的方法，因为其假设条件太多，导致结果很不稳健。
这么说吧，能方差分析解决的问题，就不要用多元线性回归。能多元线性回归解决的问题，就不要用结构方程模型，这是最后一种方案。
那为什么还要依靠结构方程模型？是因为社会科学研究中，有些概念必须用多指标才能全面测量，这就是结构方程模型的用武之地。注意了，结构方程模型的建模起点，首先是概念界定，高手就是从这里开始的。概念没想清楚，起点就没打好。比如说，“聪明”，仁者见仁，智者见智，有人说占小便宜是聪明，有人说吃亏是福才是真聪明，那到底怎样才是“聪明”？你必须从理论体系中和前人文献中演绎出来，让大家心服口服，你给出的概念，确实界定了“聪明”的本质，大家都是这么认为的。概念界定好了，接下来是测量，如果你认可吃亏是福是“聪明”，那么你在操作性测量中就得有“有人在我前面插队时，我从不与他争论”之类的问项。
简单来说，就是概念要站得住，不要人为构造概念，或是随意阐释概念，概念站住了，后面的测量才有基础。很多人，概念没想清楚，就开始乱测量，自己都不知道自己在测量什么，你怎么能期望因子分析能聚合到你想要的结果呢？
有了概念，接下来是概念间的关系，这就是假设，也就是结构方程模型的路径，很多人是胡乱牵线，怎么好怎么来，或是这里搭搭，那里配配，看那种结果最好。正确地逻辑应该是，先根据理论推演和前人研究推论出变量间的假设关系，然后再看结构方程模型能否支持假设关系下的模型，如支持，则假设得以成立，若不支持，则假设不成立。这中间，关键是假设关系要强，才很有可能得到显著性的结果。怎么说呢，所谓吹尽黄沙始到金，你有很强的假设关系，那么你测量的建构效度差一点，数据质量差一点，其他因素再干扰一点，还是动摇不了你的假设关系。比如说路径影响系数原本很强，有0.6，在其他诸多因素干扰之下，大不了算0.2嘛，还是显著的正向关系，关系本质不变。但假如关系不强，原本是0.1，一有风吹草动，可能就变成-0.1了，结果你还在那傻乎乎的surprise。
综上，结构方程模型其实是一门技术，高手不会把精力放在技术上，而是放在idea、概念创新和假设关系上，当然，中间的操作性测量、问卷设计、数据搜集其实也很见功力，所以管理研究不是那么好做的。

补充一点，什么叫概念创新？看看甚嚣尘上的“吸收能力”、“动态能力”、“结构洞”就清楚了，可谓一个概念开创一个流派。

那个谁，自1989年在ASQ上提出“吸收能力”的概念后，多少人因为分析吸收能力的维度和测量问题发表了AMJ、AMR等top文章？

对于许多研究而言，统计方法是工具，理论是基础。现在的情况是，很多人在一些问题上都能发表一些言论，但缺乏理论依据，又不能有科学论证。而改变这种状况有两条本应同时前进的路：一是加强科学修养，一是加强理论修养。说实在的，理论修养的形成耗时长，有的人直接先选择学会方法和工具，这本无可非议，问题是，在实际研究中不能忽略理论建构。

这个方法很好用，但是其实很多还是属于静态的实证，在某些领域还是有些局限的！

SEM是个好方法,但要应用自如不容易