主要观点总结
文章介绍了结构方程模型（SEM）的重要性和应用，它是统计学的大革命，在多个领域有广泛应用。文章指出SEM能解决传统统计方法的一些问题，如无法直接测量的变量、自变量测量误差、多因变量模型处理等。文章还提到了网络上SEM学习资料的状况，并介绍了一门由松鼠老师主讲的《结构方程模型 -基于AMOS与SPSS》课程，该课程旨在帮助初学者建立系统的SEM知识体系，并将知识应用到研究中。课程筹备耗时一年有余，课程形式为录播课程，随到随学。
关键观点总结
关键观点1: 结构方程模型（SEM）的重要性和应用
SEM能弥补传统统计方法的不足，在多个领域有广泛应用，是社学科学实证研究的基本技术。
关键观点2: SEM能解决传统统计方法的问题
SEM能处理无法直接测量的变量、自变量测量误差、多因变量模型等问题。
关键观点3: 网络上SEM学习资料的状况
目前网络上的SEM学习资料良莠不齐，很难帮助初学者建立系统的SEM知识体系。
关键观点4: 《结构方程模型 -基于AMOS与SPSS》课程介绍
这门课程由松鼠老师主讲，旨在帮助初学者建立系统的SEM知识体系，并将知识应用到研究中。课程筹备耗时一年有余，课程形式为录播课程，随到随学。
文章预览
结构方程模型（ Structural Equation Modeling，SEM） 能弥补很多传统统计方法的不足，被称为是统计学的大革命，在管理学、社会学、心理学、经济学等领域都有十分重要的应用。 它是社学科学实证研究的基本技术，也是发表论文需要的分析技术之一。 从知网检索的发文量趋势图就可以看出，学习这个发文利器很重要。 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) 当然也有其他原因让你 需要 掌握它，比如： ● 心理学研究中变量多数不能直接测量 ● 传统的分析中假设自变量没有测量误差 ● 传统的回归分析很难处理多因变量的模型 …… 以上问题 使用 S EM 就可以解决 ，所以这个当前发展迅速、应用普遍的统计模型也是你需要学习的知识。 然而，目前网络上的学习资
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