結構方程模型（SEM）是一種統計方法，主要用於建立、估計和檢驗因果關係模型。它結合了因素分析、回歸分析和路徑分析等多種統計技術，可以處理可觀測的顯變數和無法直接觀測的潛變數。SEM能夠清晰地分析單項指標對總體的作用以及單項指標間的相互關係，與傳統方法相比，SEM在了解變數間共變關係的同時，還能解釋模型中變數的變異。
SEM的套用範圍廣泛，包括社會科學、教育、心理學等多個領域。它主要用於探究複雜的關係結構、預測變數之間的影響，以及評估模型的擬合度、可信度和修正指標。SEM模型通常包括測量模型和結構模型兩部分，測量模型描述每個變數的測量方式，而結構模型則描述變數之間的關係。
在使用SEM時，需要遵循一定的步驟，如模型設定、數據準備、參數估計、模型測試和模型解釋。這些步驟確保了SEM模型的有效性和準確性。