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新手入门SEM结构方程模型的常见误区
结构方程模型（SEM）在洛阳地区的社会科学、心理学与市场研究等领域逐渐受到重视。不少初学者在软件操作与理论理解上容易走入误区。以下梳理了最常见的几个问题，并提供对应的解决方法，帮助新手少走弯路。
误区一：认为样本量越大越好
一些新手误以为样本量越大，模型越稳定。实际上，SEM对样本量有合理范围要求。样本量过大反而可能导致卡方检验过度敏感，将微小的模型差异判定为显著，从而拒绝原本合理的模型。
- 解决方法：一般建议样本量维持在200~500之间。如果模型结构简单（如仅含3~5个潜变量），观察到每个潜变量对应3~4个显变量时，200个样本通常足够。
- 可参考模型参数数量与样本量的比例，理想比例是1:10或1:20。
误区二：直接跳过测量模型的验证
初学者容易直接将测量模型与结构模型放到一起跑，忽视了先单独检验测量模型（CFA）的拟合情况。如果测量模型本身信效度不佳，结构模型的结果往往不可靠。
- 解决方法：先拟合测量模型，检查因子载荷、组合信度（CR）和平均方差提取量（AVE）。只有AVE大于0.5且CR大于0.7，才说明测量模型合格。
- 当发现因子载荷低于0.5或交叉载荷严重，应优先修正测量问题，再检验路径假设。
误区三：只看卡方值来判断模型好坏
很多教材强调卡方值越小越好，但卡方值容易受样本量影响。新手常因样本较大而得到显著的卡方值，就误认为模型不可接受。
- 解决方法：综合参考多个拟合指标，如CFI（比较拟合指数，建议≥0.90）、TLI（建议≥0.90）、RMSEA（建议≤0.08）、SRMR（建议≤0.08）。
- 当样本量超过400时，CFI和RMSEA比卡方值更可靠。
误区四：忽略数据正态性假设
SEM常用的最大似然法（ML）对多元正态性有较高要求。新手直接带入数据运行，而不检验偏度和峰度，可能得到偏差的标准误和卡方值。
- 解决方法：运行前检查单变量偏度绝对值小于2、峰度绝对值小于7。若违背，可采用Bootstrap法或使用稳健估计法（如MLR）修正标准误。
- 在洛阳本地开展问卷调查时，收集到的量表数据容易出现偏态分布，建议提前做正态性转换。
误区五：随意处理缺失值和异常值
有的初学者直接删除含缺失值的个案，或者用均值简单替换，这会破坏数据变异结构。还有人对异常值缺乏识别，使得协方差矩阵被少数极端值拉动。
- 解决方法：缺失率低于5%时，可尝试全信息最大似然（FIML）处理；高于5%时建议多重插补。异常值可通过箱线图或Z分数（大于±3的个案）提前排查，并分析其合理性后再决定是否剔除。
误区六：过度修改模型以追求拟合度
当初始模型拟合不佳时，部分新手根据修正指标（MI）不加思考地添加协方差或路径，导致模型失去理论依据，变成数据驱动而非理论驱动。
- 解决方法：建议每次修改只能基于一个合理的理论理由，且每次只修改一个参数，重新运行评估。不应仅为了拟合数据而随意连接误差项或增加潜变量之间的路径。
- 当模型本身来自成熟理论时，拟合不理想可优先考虑数据质量或抽样偏差，而非立即调整模型结构。
总结与建议
SEM是一门既需要统计学基础又需要理论建构的方法。洛阳地区的初学者在掌握上述常见误区后，建议从简单模型中试练，逐步积累经验。平时可多参考吴明隆《结构方程模型——AMOS的操作与应用》等中文教材，结合实际数据反复验证，这样更容易建立正确的建模直觉。
遇到模型无法收敛或指标异常时，不妨回头检查数据预处理与测量模型的可靠性，往往比盲目修改变量关系更有效。
新手入门SEM结构方程模型的常见误区
结构方程模型（SEM）在洛阳地区的社会科学、心理学与市场研究等领域逐渐受到重视。不少初学者在软件操作与理论理解上容易走入误区。以下梳理了最常见的几个问题，并提供对应的解决方法，帮助新手少走弯路。
误区一：认为样本量越大越好
一些新手误以为样本量越大，模型越稳定。实际上，SEM对样本量有合理范围要求。样本量过大反而可能导致卡方检验过度敏感，将微小的模型差异判定为显著，从而拒绝原本合理的模型。
- 解决方法：一般建议样本量维持在200~500之间。如果模型结构简单（如仅含3~5个潜变量），观察到每个潜变量对应3~4个显变量时，200个样本通常足够。
- 可参考模型参数数量与样本量的比例，理想比例是1:10或1:20。
误区二：直接跳过测量模型的验证
初学者容易直接将测量模型与结构模型放到一起跑，忽视了先单独检验测量模型（CFA）的拟合情况。如果测量模型本身信效度不佳，结构模型的结果往往不可靠。
- 解决方法：先拟合测量模型，检查因子载荷、组合信度（CR）和平均方差提取量（AVE）。只有AVE大于0.5且CR大于0.7，才说明测量模型合格。
- 当发现因子载荷低于0.5或交叉载荷严重，应优先修正测量问题，再检验路径假设。
误区三：只看卡方值来判断模型好坏
很多教材强调卡方值越小越好，但卡方值容易受样本量影响。新手常因样本较大而得到显著的卡方值，就误认为模型不可接受。
- 解决方法：综合参考多个拟合指标，如CFI（比较拟合指数，建议≥0.90）、TLI（建议≥0.90）、RMSEA（建议≤0.08）、SRMR（建议≤0.08）。
- 当样本量超过400时，CFI和RMSEA比卡方值更可靠。
误区四：忽略数据正态性假设
SEM常用的最大似然法（ML）对多元正态性有较高要求。新手直接带入数据运行，而不检验偏度和峰度，可能得到偏差的标准误和卡方值。
- 解决方法：运行前检查单变量偏度绝对值小于2、峰度绝对值小于7。若违背，可采用Bootstrap法或使用稳健估计法（如MLR）修正标准误。
- 在洛阳本地开展问卷调查时，收集到的量表数据容易出现偏态分布，建议提前做正态性转换。
误区五：随意处理缺失值和异常值
有的初学者直接删除含缺失值的个案，或者用均值简单替换，这会破坏数据变异结构。还有人对异常值缺乏识别，使得协方差矩阵被少数极端值拉动。
- 解决方法：缺失率低于5%时，可尝试全信息最大似然（FIML）处理；高于5%时建议多重插补。异常值可通过箱线图或Z分数（大于±3的个案）提前排查，并分析其合理性后再决定是否剔除。
误区六：过度修改模型以追求拟合度
当初始模型拟合不佳时，部分新手根据修正指标（MI）不加思考地添加协方差或路径，导致模型失去理论依据，变成数据驱动而非理论驱动。
- 解决方法：建议每次修改只能基于一个合理的理论理由，且每次只修改一个参数，重新运行评估。不应仅为了拟合数据而随意连接误差项或增加潜变量之间的路径。
- 当模型本身来自成熟理论时，拟合不理想可优先考虑数据质量或抽样偏差，而非立即调整模型结构。
总结与建议
SEM是一门既需要统计学基础又需要理论建构的方法。洛阳地区的初学者在掌握上述常见误区后，建议从简单模型中试练，逐步积累经验。平时可多参考吴明隆《结构方程模型——AMOS的操作与应用》等中文教材，结合实际数据反复验证，这样更容易建立正确的建模直觉。
遇到模型无法收敛或指标异常时，不妨回头检查数据预处理与测量模型的可靠性，往往比盲目修改变量关系更有效。
新手入门SEM结构方程模型的常见误区
结构方程模型（SEM）在洛阳地区的社会科学、心理学与市场研究等领域逐渐受到重视。不少初学者在软件操作与理论理解上容易走入误区。以下梳理了最常见的几个问题，并提供对应的解决方法，帮助新手少走弯路。
误区一：认为样本量越大越好
一些新手误以为样本量越大，模型越稳定。实际上，SEM对样本量有合理范围要求。样本量过大反而可能导致卡方检验过度敏感，将微小的模型差异判定为显著，从而拒绝原本合理的模型。
- 解决方法：一般建议样本量维持在200~500之间。如果模型结构简单（如仅含3~5个潜变量），观察到每个潜变量对应3~4个显变量时，200个样本通常足够。
- 可参考模型参数数量与样本量的比例，理想比例是1:10或1:20。
误区二：直接跳过测量模型的验证
初学者容易直接将测量模型与结构模型放到一起跑，忽视了先单独检验测量模型（CFA）的拟合情况。如果测量模型本身信效度不佳，结构模型的结果往往不可靠。
- 解决方法：先拟合测量模型，检查因子载荷、组合信度（CR）和平均方差提取量（AVE）。只有AVE大于0.5且CR大于0.7，才说明测量模型合格。
- 当发现因子载荷低于0.5或交叉载荷严重，应优先修正测量问题，再检验路径假设。
误区三：只看卡方值来判断模型好坏
很多教材强调卡方值越小越好，但卡方值容易受样本量影响。新手常因样本较大而得到显著的卡方值，就误认为模型不可接受。
- 解决方法：综合参考多个拟合指标，如CFI（比较拟合指数，建议≥0.90）、TLI（建议≥0.90）、RMSEA（建议≤0.08）、SRMR（建议≤0.08）。
- 当样本量超过400时，CFI和RMSEA比卡方值更可靠。
误区四：忽略数据正态性假设
SEM常用的最大似然法（ML）对多元正态性有较高要求。新手直接带入数据运行，而不检验偏度和峰度，可能得到偏差的标准误和卡方值。
- 解决方法：运行前检查单变量偏度绝对值小于2、峰度绝对值小于7。若违背，可采用Bootstrap法或使用稳健估计法（如MLR）修正标准误。
- 在洛阳本地开展问卷调查时，收集到的量表数据容易出现偏态分布，建议提前做正态性转换。
误区五：随意处理缺失值和异常值
有的初学者直接删除含缺失值的个案，或者用均值简单替换，这会破坏数据变异结构。还有人对异常值缺乏识别，使得协方差矩阵被少数极端值拉动。
- 解决方法：缺失率低于5%时，可尝试全信息最大似然（FIML）处理；高于5%时建议多重插补。异常值可通过箱线图或Z分数（大于±3的个案）提前排查，并分析其合理性后再决定是否剔除。
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当初始模型拟合不佳时，部分新手根据修正指标（MI）不加思考地添加协方差或路径，导致模型失去理论依据，变成数据驱动而非理论驱动。
- 解决方法：建议每次修改只能基于一个合理的理论理由，且每次只修改一个参数，重新运行评估。不应仅为了拟合数据而随意连接误差项或增加潜变量之间的路径。
- 当模型本身来自成熟理论时，拟合不理想可优先考虑数据质量或抽样偏差，而非立即调整模型结构。
总结与建议
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结构方程模型（SEM）在洛阳地区的社会科学、心理学与市场研究等领域逐渐受到重视。不少初学者在软件操作与理论理解上容易走入误区。以下梳理了最常见的几个问题，并提供对应的解决方法，帮助新手少走弯路。
误区一：认为样本量越大越好
一些新手误以为样本量越大，模型越稳定。实际上，SEM对样本量有合理范围要求。样本量过大反而可能导致卡方检验过度敏感，将微小的模型差异判定为显著，从而拒绝原本合理的模型。
- 解决方法：一般建议样本量维持在200~500之间。如果模型结构简单（如仅含3~5个潜变量），观察到每个潜变量对应3~4个显变量时，200个样本通常足够。
- 可参考模型参数数量与样本量的比例，理想比例是1:10或1:20。
误区二：直接跳过测量模型的验证
初学者容易直接将测量模型与结构模型放到一起跑，忽视了先单独检验测量模型（CFA）的拟合情况。如果测量模型本身信效度不佳，结构模型的结果往往不可靠。
- 解决方法：先拟合测量模型，检查因子载荷、组合信度（CR）和平均方差提取量（AVE）。只有AVE大于0.5且CR大于0.7，才说明测量模型合格。
- 当发现因子载荷低于0.5或交叉载荷严重，应优先修正测量问题，再检验路径假设。
误区三：只看卡方值来判断模型好坏
很多教材强调卡方值越小越好，但卡方值容易受样本量影响。新手常因样本较大而得到显著的卡方值，就误认为模型不可接受。
- 解决方法：综合参考多个拟合指标，如CFI（比较拟合指数，建议≥0.90）、TLI（建议≥0.90）、RMSEA（建议≤0.08）、SRMR（建议≤0.08）。
- 当样本量超过400时，CFI和RMSEA比卡方值更可靠。
误区四：忽略数据正态性假设
SEM常用的最大似然法（ML）对多元正态性有较高要求。新手直接带入数据运行，而不检验偏度和峰度，可能得到偏差的标准误和卡方值。
- 解决方法：运行前检查单变量偏度绝对值小于2、峰度绝对值小于7。若违背，可采用Bootstrap法或使用稳健估计法（如MLR）修正标准误。
- 在洛阳本地开展问卷调查时，收集到的量表数据容易出现偏态分布，建议提前做正态性转换。
误区五：随意处理缺失值和异常值
有的初学者直接删除含缺失值的个案，或者用均值简单替换，这会破坏数据变异结构。还有人对异常值缺乏识别，使得协方差矩阵被少数极端值拉动。
- 解决方法：缺失率低于5%时，可尝试全信息最大似然（FIML）处理；高于5%时建议多重插补。异常值可通过箱线图或Z分数（大于±3的个案）提前排查，并分析其合理性后再决定是否剔除。
误区六：过度修改模型以追求拟合度
当初始模型拟合不佳时，部分新手根据修正指标（MI）不加思考地添加协方差或路径，导致模型失去理论依据，变成数据驱动而非理论驱动。
- 解决方法：建议每次修改只能基于一个合理的理论理由，且每次只修改一个参数，重新运行评估。不应仅为了拟合数据而随意连接误差项或增加潜变量之间的路径。
- 当模型本身来自成熟理论时，拟合不理想可优先考虑数据质量或抽样偏差，而非立即调整模型结构。
总结与建议
SEM是一门既需要统计学基础又需要理论建构的方法。洛阳地区的初学者在掌握上述常见误区后，建议从简单模型中试练，逐步积累经验。平时可多参考吴明隆《结构方程模型——AMOS的操作与应用》等中文教材，结合实际数据反复验证，这样更容易建立正确的建模直觉。
遇到模型无法收敛或指标异常时，不妨回头检查数据预处理与测量模型的可靠性，往往比盲目修改变量关系更有效。
新手入门SEM结构方程模型的常见误区
结构方程模型（SEM）在洛阳地区的社会科学、心理学与市场研究等领域逐渐受到重视。不少初学者在软件操作与理论理解上容易走入误区。以下梳理了最常见的几个问题，并提供对应的解决方法，帮助新手少走弯路。
误区一：认为样本量越大越好
一些新手误以为样本量越大，模型越稳定。实际上，SEM对样本量有合理范围要求。样本量过大反而可能导致卡方检验过度敏感，将微小的模型差异判定为显著，从而拒绝原本合理的模型。
- 解决方法：一般建议样本量维持在200~500之间。如果模型结构简单（如仅含3~5个潜变量），观察到每个潜变量对应3~4个显变量时，200个样本通常足够。
- 可参考模型参数数量与样本量的比例，理想比例是1:10或1:20。
误区二：直接跳过测量模型的验证
初学者容易直接将测量模型与结构模型放到一起跑，忽视了先单独检验测量模型（CFA）的拟合情况。如果测量模型本身信效度不佳，结构模型的结果往往不可靠。
- 解决方法：先拟合测量模型，检查因子载荷、组合信度（CR）和平均方差提取量（AVE）。只有AVE大于0.5且CR大于0.7，才说明测量模型合格。
- 当发现因子载荷低于0.5或交叉载荷严重，应优先修正测量问题，再检验路径假设。
误区三：只看卡方值来判断模型好坏
很多教材强调卡方值越小越好，但卡方值容易受样本量影响。新手常因样本较大而得到显著的卡方值，就误认为模型不可接受。
- 解决方法：综合参考多个拟合指标，如CFI（比较拟合指数，建议≥0.90）、TLI（建议≥0.90）、RMSEA（建议≤0.08）、SRMR（建议≤0.08）。
- 当样本量超过400时，CFI和RMSEA比卡方值更可靠。
误区四：忽略数据正态性假设
SEM常用的最大似然法（ML）对多元正态性有较高要求。新手直接带入数据运行，而不检验偏度和峰度，可能得到偏差的标准误和卡方值。
- 解决方法：运行前检查单变量偏度绝对值小于2、峰度绝对值小于7。若违背，可采用Bootstrap法或使用稳健估计法（如MLR）修正标准误。
- 在洛阳本地开展问卷调查时，收集到的量表数据容易出现偏态分布，建议提前做正态性转换。
误区五：随意处理缺失值和异常值
有的初学者直接删除含缺失值的个案，或者用均值简单替换，这会破坏数据变异结构。还有人对异常值缺乏识别，使得协方差矩阵被少数极端值拉动。
- 解决方法：缺失率低于5%时，可尝试全信息最大似然（FIML）处理；高于5%时建议多重插补。异常值可通过箱线图或Z分数（大于±3的个案）提前排查，并分析其合理性后再决定是否剔除。
误区六：过度修改模型以追求拟合度
当初始模型拟合不佳时，部分新手根据修正指标（MI）不加思考地添加协方差或路径，导致模型失去理论依据，变成数据驱动而非理论驱动。
- 解决方法：建议每次修改只能基于一个合理的理论理由，且每次只修改一个参数，重新运行评估。不应仅为了拟合数据而随意连接误差项或增加潜变量之间的路径。
- 当模型本身来自成熟理论时，拟合不理想可优先考虑数据质量或抽样偏差，而非立即调整模型结构。
总结与建议
SEM是一门既需要统计学基础又需要理论建构的方法。洛阳地区的初学者在掌握上述常见误区后，建议从简单模型中试练，逐步积累经验。平时可多参考吴明隆《结构方程模型——AMOS的操作与应用》等中文教材，结合实际数据反复验证，这样更容易建立正确的建模直觉。
遇到模型无法收敛或指标异常时，不妨回头检查数据预处理与测量模型的可靠性，往往比盲目修改变量关系更有效。
新手入门SEM结构方程模型的常见误区
结构方程模型（SEM）在洛阳地区的社会科学、心理学与市场研究等领域逐渐受到重视。不少初学者在软件操作与理论理解上容易走入误区。以下梳理了最常见的几个问题，并提供对应的解决方法，帮助新手少走弯路。
误区一：认为样本量越大越好
一些新手误以为样本量越大，模型越稳定。实际上，SEM对样本量有合理范围要求。样本量过大反而可能导致卡方检验过度敏感，将微小的模型差异判定为显著，从而拒绝原本合理的模型。
- 解决方法：一般建议样本量维持在200~500之间。如果模型结构简单（如仅含3~5个潜变量），观察到每个潜变量对应3~4个显变量时，200个样本通常足够。
- 可参考模型参数数量与样本量的比例，理想比例是1:10或1:20。
误区二：直接跳过测量模型的验证
初学者容易直接将测量模型与结构模型放到一起跑，忽视了先单独检验测量模型（CFA）的拟合情况。如果测量模型本身信效度不佳，结构模型的结果往往不可靠。
- 解决方法：先拟合测量模型，检查因子载荷、组合信度（CR）和平均方差提取量（AVE）。只有AVE大于0.5且CR大于0.7，才说明测量模型合格。
- 当发现因子载荷低于0.5或交叉载荷严重，应优先修正测量问题，再检验路径假设。
误区三：只看卡方值来判断模型好坏
很多教材强调卡方值越小越好，但卡方值容易受样本量影响。新手常因样本较大而得到显著的卡方值，就误认为模型不可接受。
- 解决方法：综合参考多个拟合指标，如CFI（比较拟合指数，建议≥0.90）、TLI（建议≥0.90）、RMSEA（建议≤0.08）、SRMR（建议≤0.08）。
- 当样本量超过400时，CFI和RMSEA比卡方值更可靠。
误区四：忽略数据正态性假设
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- 解决方法：运行前检查单变量偏度绝对值小于2、峰度绝对值小于7。若违背，可采用Bootstrap法或使用稳健估计法（如MLR）修正标准误。
- 在洛阳本地开展问卷调查时，收集到的量表数据容易出现偏态分布，建议提前做正态性转换。
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- 当模型本身来自成熟理论时，拟合不理想可优先考虑数据质量或抽样偏差，而非立即调整模型结构。
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误区一：认为样本量越大越好
一些新手误以为样本量越大，模型越稳定。实际上，SEM对样本量有合理范围要求。样本量过大反而可能导致卡方检验过度敏感，将微小的模型差异判定为显著，从而拒绝原本合理的模型。
- 解决方法：一般建议样本量维持在200~500之间。如果模型结构简单（如仅含3~5个潜变量），观察到每个潜变量对应3~4个显变量时，200个样本通常足够。
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- 解决方法：先拟合测量模型，检查因子载荷、组合信度（CR）和平均方差提取量（AVE）。只有AVE大于0.5且CR大于0.7，才说明测量模型合格。
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很多教材强调卡方值越小越好，但卡方值容易受样本量影响。新手常因样本较大而得到显著的卡方值，就误认为模型不可接受。
- 解决方法：综合参考多个拟合指标，如CFI（比较拟合指数，建议≥0.90）、TLI（建议≥0.90）、RMSEA（建议≤0.08）、SRMR（建议≤0.08）。
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误区一：认为样本量越大越好
一些新手误以为样本量越大，模型越稳定。实际上，SEM对样本量有合理范围要求。样本量过大反而可能导致卡方检验过度敏感，将微小的模型差异判定为显著，从而拒绝原本合理的模型。
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- 解决方法：先拟合测量模型，检查因子载荷、组合信度（CR）和平均方差提取量（AVE）。只有AVE大于0.5且CR大于0.7，才说明测量模型合格。
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- 当样本量超过400时，CFI和RMSEA比卡方值更可靠。
误区四：忽略数据正态性假设
SEM常用的最大似然法（ML）对多元正态性有较高要求。新手直接带入数据运行，而不检验偏度和峰度，可能得到偏差的标准误和卡方值。
- 解决方法：运行前检查单变量偏度绝对值小于2、峰度绝对值小于7。若违背，可采用Bootstrap法或使用稳健估计法（如MLR）修正标准误。
- 在洛阳本地开展问卷调查时，收集到的量表数据容易出现偏态分布，建议提前做正态性转换。
误区五：随意处理缺失值和异常值
有的初学者直接删除含缺失值的个案，或者用均值简单替换，这会破坏数据变异结构。还有人对异常值缺乏识别，使得协方差矩阵被少数极端值拉动。
- 解决方法：缺失率低于5%时，可尝试全信息最大似然（FIML）处理；高于5%时建议多重插补。异常值可通过箱线图或Z分数（大于±3的个案）提前排查，并分析其合理性后再决定是否剔除。
误区六：过度修改模型以追求拟合度
当初始模型拟合不佳时，部分新手根据修正指标（MI）不加思考地添加协方差或路径，导致模型失去理论依据，变成数据驱动而非理论驱动。
- 解决方法：建议每次修改只能基于一个合理的理论理由，且每次只修改一个参数，重新运行评估。不应仅为了拟合数据而随意连接误差项或增加潜变量之间的路径。
- 当模型本身来自成熟理论时，拟合不理想可优先考虑数据质量或抽样偏差，而非立即调整模型结构。
总结与建议
SEM是一门既需要统计学基础又需要理论建构的方法。洛阳地区的初学者在掌握上述常见误区后，建议从简单模型中试练，逐步积累经验。平时可多参考吴明隆《结构方程模型——AMOS的操作与应用》等中文教材，结合实际数据反复验证，这样更容易建立正确的建模直觉。
遇到模型无法收敛或指标异常时，不妨回头检查数据预处理与测量模型的可靠性，往往比盲目修改变量关系更有效。
新手入门SEM结构方程模型的常见误区
结构方程模型（SEM）在洛阳地区的社会科学、心理学与市场研究等领域逐渐受到重视。不少初学者在软件操作与理论理解上容易走入误区。以下梳理了最常见的几个问题，并提供对应的解决方法，帮助新手少走弯路。
误区一：认为样本量越大越好
一些新手误以为样本量越大，模型越稳定。实际上，SEM对样本量有合理范围要求。样本量过大反而可能导致卡方检验过度敏感，将微小的模型差异判定为显著，从而拒绝原本合理的模型。
- 解决方法：一般建议样本量维持在200~500之间。如果模型结构简单（如仅含3~5个潜变量），观察到每个潜变量对应3~4个显变量时，200个样本通常足够。
- 可参考模型参数数量与样本量的比例，理想比例是1:10或1:20。
误区二：直接跳过测量模型的验证
初学者容易直接将测量模型与结构模型放到一起跑，忽视了先单独检验测量模型（CFA）的拟合情况。如果测量模型本身信效度不佳，结构模型的结果往往不可靠。
- 解决方法：先拟合测量模型，检查因子载荷、组合信度（CR）和平均方差提取量（AVE）。只有AVE大于0.5且CR大于0.7，才说明测量模型合格。
- 当发现因子载荷低于0.5或交叉载荷严重，应优先修正测量问题，再检验路径假设。
误区三：只看卡方值来判断模型好坏
很多教材强调卡方值越小越好，但卡方值容易受样本量影响。新手常因样本较大而得到显著的卡方值，就误认为模型不可接受。
- 解决方法：综合参考多个拟合指标，如CFI（比较拟合指数，建议≥0.90）、TLI（建议≥0.90）、RMSEA（建议≤0.08）、SRMR（建议≤0.08）。
- 当样本量超过400时，CFI和RMSEA比卡方值更可靠。
误区四：忽略数据正态性假设
SEM常用的最大似然法（ML）对多元正态性有较高要求。新手直接带入数据运行，而不检验偏度和峰度，可能得到偏差的标准误和卡方值。
- 解决方法：运行前检查单变量偏度绝对值小于2、峰度绝对值小于7。若违背，可采用Bootstrap法或使用稳健估计法（如MLR）修正标准误。
- 在洛阳本地开展问卷调查时，收集到的量表数据容易出现偏态分布，建议提前做正态性转换。
误区五：随意处理缺失值和异常值
有的初学者直接删除含缺失值的个案，或者用均值简单替换，这会破坏数据变异结构。还有人对异常值缺乏识别，使得协方差矩阵被少数极端值拉动。
- 解决方法：缺失率低于5%时，可尝试全信息最大似然（FIML）处理；高于5%时建议多重插补。异常值可通过箱线图或Z分数（大于±3的个案）提前排查，并分析其合理性后再决定是否剔除。
误区六：过度修改模型以追求拟合度
当初始模型拟合不佳时，部分新手根据修正指标（MI）不加思考地添加协方差或路径，导致模型失去理论依据，变成数据驱动而非理论驱动。
- 解决方法：建议每次修改只能基于一个合理的理论理由，且每次只修改一个参数，重新运行评估。不应仅为了拟合数据而随意连接误差项或增加潜变量之间的路径。
- 当模型本身来自成熟理论时，拟合不理想可优先考虑数据质量或抽样偏差，而非立即调整模型结构。
总结与建议
SEM是一门既需要统计学基础又需要理论建构的方法。洛阳地区的初学者在掌握上述常见误区后，建议从简单模型中试练，逐步积累经验。平时可多参考吴明隆《结构方程模型——AMOS的操作与应用》等中文教材，结合实际数据反复验证，这样更容易建立正确的建模直觉。
遇到模型无法收敛或指标异常时，不妨回头检查数据预处理与测量模型的可靠性，往往比盲目修改变量关系更有效。
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新手入门SEM结构方程模型的常见误区
结构方程模型（SEM）在洛阳地区的社会科学、心理学与市场研究等领域逐渐受到重视。不少初学者在软件操作与理论理解上容易走入误区。以下梳理了最常见的几个问题，并提供对应的解决方法，帮助新手少走弯路。
误区一：认为样本量越大越好
一些新手误以为样本量越大，模型越稳定。实际上，SEM对样本量有合理范围要求。样本量过大反而可能导致卡方检验过度敏感，将微小的模型差异判定为显著，从而拒绝原本合理的模型。
- 解决方法：一般建议样本量维持在200~500之间。如果模型结构简单（如仅含3~5个潜变量），观察到每个潜变量对应3~4个显变量时，200个样本通常足够。
- 可参考模型参数数量与样本量的比例，理想比例是1:10或1:20。
误区二：直接跳过测量模型的验证
初学者容易直接将测量模型与结构模型放到一起跑，忽视了先单独检验测量模型（CFA）的拟合情况。如果测量模型本身信效度不佳，结构模型的结果往往不可靠。
- 解决方法：先拟合测量模型，检查因子载荷、组合信度（CR）和平均方差提取量（AVE）。只有AVE大于0.5且CR大于0.7，才说明测量模型合格。
- 当发现因子载荷低于0.5或交叉载荷严重，应优先修正测量问题，再检验路径假设。
误区三：只看卡方值来判断模型好坏
很多教材强调卡方值越小越好，但卡方值容易受样本量影响。新手常因样本较大而得到显著的卡方值，就误认为模型不可接受。
- 解决方法：综合参考多个拟合指标，如CFI（比较拟合指数，建议≥0.90）、TLI（建议≥0.90）、RMSEA（建议≤0.08）、SRMR（建议≤0.08）。
- 当样本量超过400时，CFI和RMSEA比卡方值更可靠。
误区四：忽略数据正态性假设
SEM常用的最大似然法（ML）对多元正态性有较高要求。新手直接带入数据运行，而不检验偏度和峰度，可能得到偏差的标准误和卡方值。
- 解决方法：运行前检查单变量偏度绝对值小于2、峰度绝对值小于7。若违背，可采用Bootstrap法或使用稳健估计法（如MLR）修正标准误。
- 在洛阳本地开展问卷调查时，收集到的量表数据容易出现偏态分布，建议提前做正态性转换。
误区五：随意处理缺失值和异常值
有的初学者直接删除含缺失值的个案，或者用均值简单替换，这会破坏数据变异结构。还有人对异常值缺乏识别，使得协方差矩阵被少数极端值拉动。
- 解决方法：缺失率低于5%时，可尝试全信息最大似然（FIML）处理；高于5%时建议多重插补。异常值可通过箱线图或Z分数（大于±3的个案）提前排查，并分析其合理性后再决定是否剔除。
误区六：过度修改模型以追求拟合度
当初始模型拟合不佳时，部分新手根据修正指标（MI）不加思考地添加协方差或路径，导致模型失去理论依据，变成数据驱动而非理论驱动。
- 解决方法：建议每次修改只能基于一个合理的理论理由，且每次只修改一个参数，重新运行评估。不应仅为了拟合数据而随意连接误差项或增加潜变量之间的路径。
- 当模型本身来自成熟理论时，拟合不理想可优先考虑数据质量或抽样偏差，而非立即调整模型结构。
总结与建议
SEM是一门既需要统计学基础又需要理论建构的方法。洛阳地区的初学者在掌握上述常见误区后，建议从简单模型中试练，逐步积累经验。平时可多参考吴明隆《结构方程模型——AMOS的操作与应用》等中文教材，结合实际数据反复验证，这样更容易建立正确的建模直觉。
遇到模型无法收敛或指标异常时，不妨回头检查数据预处理与测量模型的可靠性，往往比盲目修改变量关系更有效。
新手入门SEM结构方程模型的常见误区
结构方程模型（SEM）在洛阳地区的社会科学、心理学与市场研究等领域逐渐受到重视。不少初学者在软件操作与理论理解上容易走入误区。以下梳理了最常见的几个问题，并提供对应的解决方法，帮助新手少走弯路。
误区一：认为样本量越大越好
一些新手误以为样本量越大，模型越稳定。实际上，SEM对样本量有合理范围要求。样本量过大反而可能导致卡方检验过度敏感，将微小的模型差异判定为显著，从而拒绝原本合理的模型。
- 解决方法：一般建议样本量维持在200~500之间。如果模型结构简单（如仅含3~5个潜变量），观察到每个潜变量对应3~4个显变量时，200个样本通常足够。
- 可参考模型参数数量与样本量的比例，理想比例是1:10或1:20。
误区二：直接跳过测量模型的验证
初学者容易直接将测量模型与结构模型放到一起跑，忽视了先单独检验测量模型（CFA）的拟合情况。如果测量模型本身信效度不佳，结构模型的结果往往不可靠。
- 解决方法：先拟合测量模型，检查因子载荷、组合信度（CR）和平均方差提取量（AVE）。只有AVE大于0.5且CR大于0.7，才说明测量模型合格。
- 当发现因子载荷低于0.5或交叉载荷严重，应优先修正测量问题，再检验路径假设。
误区三：只看卡方值来判断模型好坏
很多教材强调卡方值越小越好，但卡方值容易受样本量影响。新手常因样本较大而得到显著的卡方值，就误认为模型不可接受。
- 解决方法：综合参考多个拟合指标，如CFI（比较拟合指数，建议≥0.90）、TLI（建议≥0.90）、RMSEA（建议≤0.08）、SRMR（建议≤0.08）。
- 当样本量超过400时，CFI和RMSEA比卡方值更可靠。
误区四：忽略数据正态性假设
SEM常用的最大似然法（ML）对多元正态性有较高要求。新手直接带入数据运行，而不检验偏度和峰度，可能得到偏差的标准误和卡方值。
- 解决方法：运行前检查单变量偏度绝对值小于2、峰度绝对值小于7。若违背，可采用Bootstrap法或使用稳健估计法（如MLR）修正标准误。
- 在洛阳本地开展问卷调查时，收集到的量表数据容易出现偏态分布，建议提前做正态性转换。
误区五：随意处理缺失值和异常值
有的初学者直接删除含缺失值的个案，或者用均值简单替换，这会破坏数据变异结构。还有人对异常值缺乏识别，使得协方差矩阵被少数极端值拉动。
- 解决方法：缺失率低于5%时，可尝试全信息最大似然（FIML）处理；高于5%时建议多重插补。异常值可通过箱线图或Z分数（大于±3的个案）提前排查，并分析其合理性后再决定是否剔除。
误区六：过度修改模型以追求拟合度
当初始模型拟合不佳时，部分新手根据修正指标（MI）不加思考地添加协方差或路径，导致模型失去理论依据，变成数据驱动而非理论驱动。
- 解决方法：建议每次修改只能基于一个合理的理论理由，且每次只修改一个参数，重新运行评估。不应仅为了拟合数据而随意连接误差项或增加潜变量之间的路径。
- 当模型本身来自成熟理论时，拟合不理想可优先考虑数据质量或抽样偏差，而非立即调整模型结构。
总结与建议
SEM是一门既需要统计学基础又需要理论建构的方法。洛阳地区的初学者在掌握上述常见误区后，建议从简单模型中试练，逐步积累经验。平时可多参考吴明隆《结构方程模型——AMOS的操作与应用》等中文教材，结合实际数据反复验证，这样更容易建立正确的建模直觉。
遇到模型无法收敛或指标异常时，不妨回头检查数据预处理与测量模型的可靠性，往往比盲目修改变量关系更有效。
新手入门SEM结构方程模型的常见误区
结构方程模型（SEM）在洛阳地区的社会科学、心理学与市场研究等领域逐渐受到重视。不少初学者在软件操作与理论理解上容易走入误区。以下梳理了最常见的几个问题，并提供对应的解决方法，帮助新手少走弯路。
误区一：认为样本量越大越好
一些新手误以为样本量越大，模型越稳定。实际上，SEM对样本量有合理范围要求。样本量过大反而可能导致卡方检验过度敏感，将微小的模型差异判定为显著，从而拒绝原本合理的模型。
- 解决方法：一般建议样本量维持在200~500之间。如果模型结构简单（如仅含3~5个潜变量），观察到每个潜变量对应3~4个显变量时，200个样本通常足够。
- 可参考模型参数数量与样本量的比例，理想比例是1:10或1:20。
误区二：直接跳过测量模型的验证
初学者容易直接将测量模型与结构模型放到一起跑，忽视了先单独检验测量模型（CFA）的拟合情况。如果测量模型本身信效度不佳，结构模型的结果往往不可靠。
- 解决方法：先拟合测量模型，检查因子载荷、组合信度（CR）和平均方差提取量（AVE）。只有AVE大于0.5且CR大于0.7，才说明测量模型合格。
- 当发现因子载荷低于0.5或交叉载荷严重，应优先修正测量问题，再检验路径假设。
误区三：只看卡方值来判断模型好坏
很多教材强调卡方值越小越好，但卡方值容易受样本量影响。新手常因样本较大而得到显著的卡方值，就误认为模型不可接受。
- 解决方法：综合参考多个拟合指标，如CFI（比较拟合指数，建议≥0.90）、TLI（建议≥0.90）、RMSEA（建议≤0.08）、SRMR（建议≤0.08）。
- 当样本量超过400时，CFI和RMSEA比卡方值更可靠。
误区四：忽略数据正态性假设
SEM常用的最大似然法（ML）对多元正态性有较高要求。新手直接带入数据运行，而不检验偏度和峰度，可能得到偏差的标准误和卡方值。
- 解决方法：运行前检查单变量偏度绝对值小于2、峰度绝对值小于7。若违背，可采用Bootstrap法或使用稳健估计法（如MLR）修正标准误。
- 在洛阳本地开展问卷调查时，收集到的量表数据容易出现偏态分布，建议提前做正态性转换。
误区五：随意处理缺失值和异常值
有的初学者直接删除含缺失值的个案，或者用均值简单替换，这会破坏数据变异结构。还有人对异常值缺乏识别，使得协方差矩阵被少数极端值拉动。
- 解决方法：缺失率低于5%时，可尝试全信息最大似然（FIML）处理；高于5%时建议多重插补。异常值可通过箱线图或Z分数（大于±3的个案）提前排查，并分析其合理性后再决定是否剔除。
误区六：过度修改模型以追求拟合度
当初始模型拟合不佳时，部分新手根据修正指标（MI）不加思考地添加协方差或路径，导致模型失去理论依据，变成数据驱动而非理论驱动。
- 解决方法：建议每次修改只能基于一个合理的理论理由，且每次只修改一个参数，重新运行评估。不应仅为了拟合数据而随意连接误差项或增加潜变量之间的路径。
- 当模型本身来自成熟理论时，拟合不理想可优先考虑数据质量或抽样偏差，而非立即调整模型结构。
总结与建议
SEM是一门既需要统计学基础又需要理论建构的方法。洛阳地区的初学者在掌握上述常见误区后，建议从简单模型中试练，逐步积累经验。平时可多参考吴明隆《结构方程模型——AMOS的操作与应用》等中文教材，结合实际数据反复验证，这样更容易建立正确的建模直觉。
遇到模型无法收敛或指标异常时，不妨回头检查数据预处理与测量模型的可靠性，往往比盲目修改变量关系更有效。
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新手入门SEM结构方程模型的常见误区
结构方程模型（SEM）在洛阳地区的社会科学、心理学与市场研究等领域逐渐受到重视。不少初学者在软件操作与理论理解上容易走入误区。以下梳理了最常见的几个问题，并提供对应的解决方法，帮助新手少走弯路。
误区一：认为样本量越大越好
一些新手误以为样本量越大，模型越稳定。实际上，SEM对样本量有合理范围要求。样本量过大反而可能导致卡方检验过度敏感，将微小的模型差异判定为显著，从而拒绝原本合理的模型。
- 解决方法：一般建议样本量维持在200~500之间。如果模型结构简单（如仅含3~5个潜变量），观察到每个潜变量对应3~4个显变量时，200个样本通常足够。
- 可参考模型参数数量与样本量的比例，理想比例是1:10或1:20。
误区二：直接跳过测量模型的验证
初学者容易直接将测量模型与结构模型放到一起跑，忽视了先单独检验测量模型（CFA）的拟合情况。如果测量模型本身信效度不佳，结构模型的结果往往不可靠。
- 解决方法：先拟合测量模型，检查因子载荷、组合信度（CR）和平均方差提取量（AVE）。只有AVE大于0.5且CR大于0.7，才说明测量模型合格。
- 当发现因子载荷低于0.5或交叉载荷严重，应优先修正测量问题，再检验路径假设。
误区三：只看卡方值来判断模型好坏
很多教材强调卡方值越小越好，但卡方值容易受样本量影响。新手常因样本较大而得到显著的卡方值，就误认为模型不可接受。
- 解决方法：综合参考多个拟合指标，如CFI（比较拟合指数，建议≥0.90）、TLI（建议≥0.90）、RMSEA（建议≤0.08）、SRMR（建议≤0.08）。
- 当样本量超过400时，CFI和RMSEA比卡方值更可靠。
误区四：忽略数据正态性假设
SEM常用的最大似然法（ML）对多元正态性有较高要求。新手直接带入数据运行，而不检验偏度和峰度，可能得到偏差的标准误和卡方值。
- 解决方法：运行前检查单变量偏度绝对值小于2、峰度绝对值小于7。若违背，可采用Bootstrap法或使用稳健估计法（如MLR）修正标准误。
- 在洛阳本地开展问卷调查时，收集到的量表数据容易出现偏态分布，建议提前做正态性转换。
误区五：随意处理缺失值和异常值
有的初学者直接删除含缺失值的个案，或者用均值简单替换，这会破坏数据变异结构。还有人对异常值缺乏识别，使得协方差矩阵被少数极端值拉动。
- 解决方法：缺失率低于5%时，可尝试全信息最大似然（FIML）处理；高于5%时建议多重插补。异常值可通过箱线图或Z分数（大于±3的个案）提前排查，并分析其合理性后再决定是否剔除。
误区六：过度修改模型以追求拟合度
当初始模型拟合不佳时，部分新手根据修正指标（MI）不加思考地添加协方差或路径，导致模型失去理论依据，变成数据驱动而非理论驱动。
- 解决方法：建议每次修改只能基于一个合理的理论理由，且每次只修改一个参数，重新运行评估。不应仅为了拟合数据而随意连接误差项或增加潜变量之间的路径。
- 当模型本身来自成熟理论时，拟合不理想可优先考虑数据质量或抽样偏差，而非立即调整模型结构。
总结与建议
SEM是一门既需要统计学基础又需要理论建构的方法。洛阳地区的初学者在掌握上述常见误区后，建议从简单模型中试练，逐步积累经验。平时可多参考吴明隆《结构方程模型——AMOS的操作与应用》等中文教材，结合实际数据反复验证，这样更容易建立正确的建模直觉。
遇到模型无法收敛或指标异常时，不妨回头检查数据预处理与测量模型的可靠性，往往比盲目修改变量关系更有效。
新手入门SEM结构方程模型的常见误区
结构方程模型（SEM）在洛阳地区的社会科学、心理学与市场研究等领域逐渐受到重视。不少初学者在软件操作与理论理解上容易走入误区。以下梳理了最常见的几个问题，并提供对应的解决方法，帮助新手少走弯路。
误区一：认为样本量越大越好
一些新手误以为样本量越大，模型越稳定。实际上，SEM对样本量有合理范围要求。样本量过大反而可能导致卡方检验过度敏感，将微小的模型差异判定为显著，从而拒绝原本合理的模型。
- 解决方法：一般建议样本量维持在200~500之间。如果模型结构简单（如仅含3~5个潜变量），观察到每个潜变量对应3~4个显变量时，200个样本通常足够。
- 可参考模型参数数量与样本量的比例，理想比例是1:10或1:20。
误区二：直接跳过测量模型的验证
初学者容易直接将测量模型与结构模型放到一起跑，忽视了先单独检验测量模型（CFA）的拟合情况。如果测量模型本身信效度不佳，结构模型的结果往往不可靠。
- 解决方法：先拟合测量模型，检查因子载荷、组合信度（CR）和平均方差提取量（AVE）。只有AVE大于0.5且CR大于0.7，才说明测量模型合格。
- 当发现因子载荷低于0.5或交叉载荷严重，应优先修正测量问题，再检验路径假设。
误区三：只看卡方值来判断模型好坏
很多教材强调卡方值越小越好，但卡方值容易受样本量影响。新手常因样本较大而得到显著的卡方值，就误认为模型不可接受。
- 解决方法：综合参考多个拟合指标，如CFI（比较拟合指数，建议≥0.90）、TLI（建议≥0.90）、RMSEA（建议≤0.08）、SRMR（建议≤0.08）。
- 当样本量超过400时，CFI和RMSEA比卡方值更可靠。
误区四：忽略数据正态性假设
SEM常用的最大似然法（ML）对多元正态性有较高要求。新手直接带入数据运行，而不检验偏度和峰度，可能得到偏差的标准误和卡方值。
- 解决方法：运行前检查单变量偏度绝对值小于2、峰度绝对值小于7。若违背，可采用Bootstrap法或使用稳健估计法（如MLR）修正标准误。
- 在洛阳本地开展问卷调查时，收集到的量表数据容易出现偏态分布，建议提前做正态性转换。
误区五：随意处理缺失值和异常值
有的初学者直接删除含缺失值的个案，或者用均值简单替换，这会破坏数据变异结构。还有人对异常值缺乏识别，使得协方差矩阵被少数极端值拉动。
- 解决方法：缺失率低于5%时，可尝试全信息最大似然（FIML）处理；高于5%时建议多重插补。异常值可通过箱线图或Z分数（大于±3的个案）提前排查，并分析其合理性后再决定是否剔除。
误区六：过度修改模型以追求拟合度
当初始模型拟合不佳时，部分新手根据修正指标（MI）不加思考地添加协方差或路径，导致模型失去理论依据，变成数据驱动而非理论驱动。
- 解决方法：建议每次修改只能基于一个合理的理论理由，且每次只修改一个参数，重新运行评估。不应仅为了拟合数据而随意连接误差项或增加潜变量之间的路径。
- 当模型本身来自成熟理论时，拟合不理想可优先考虑数据质量或抽样偏差，而非立即调整模型结构。
总结与建议
SEM是一门既需要统计学基础又需要理论建构的方法。洛阳地区的初学者在掌握上述常见误区后，建议从简单模型中试练，逐步积累经验。平时可多参考吴明隆《结构方程模型——AMOS的操作与应用》等中文教材，结合实际数据反复验证，这样更容易建立正确的建模直觉。
遇到模型无法收敛或指标异常时，不妨回头检查数据预处理与测量模型的可靠性，往往比盲目修改变量关系更有效。
新手入门SEM结构方程模型的常见误区
结构方程模型（SEM）在洛阳地区的社会科学、心理学与市场研究等领域逐渐受到重视。不少初学者在软件操作与理论理解上容易走入误区。以下梳理了最常见的几个问题，并提供对应的解决方法，帮助新手少走弯路。
误区一：认为样本量越大越好
一些新手误以为样本量越大，模型越稳定。实际上，SEM对样本量有合理范围要求。样本量过大反而可能导致卡方检验过度敏感，将微小的模型差异判定为显著，从而拒绝原本合理的模型。
- 解决方法：一般建议样本量维持在200~500之间。如果模型结构简单（如仅含3~5个潜变量），观察到每个潜变量对应3~4个显变量时，200个样本通常足够。
- 可参考模型参数数量与样本量的比例，理想比例是1:10或1:20。
误区二：直接跳过测量模型的验证
初学者容易直接将测量模型与结构模型放到一起跑，忽视了先单独检验测量模型（CFA）的拟合情况。如果测量模型本身信效度不佳，结构模型的结果往往不可靠。
- 解决方法：先拟合测量模型，检查因子载荷、组合信度（CR）和平均方差提取量（AVE）。只有AVE大于0.5且CR大于0.7，才说明测量模型合格。
- 当发现因子载荷低于0.5或交叉载荷严重，应优先修正测量问题，再检验路径假设。
误区三：只看卡方值来判断模型好坏
很多教材强调卡方值越小越好，但卡方值容易受样本量影响。新手常因样本较大而得到显著的卡方值，就误认为模型不可接受。
- 解决方法：综合参考多个拟合指标，如CFI（比较拟合指数，建议≥0.90）、TLI（建议≥0.90）、RMSEA（建议≤0.08）、SRMR（建议≤0.08）。
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误区四：忽略数据正态性假设
SEM常用的最大似然法（ML）对多元正态性有较高要求。新手直接带入数据运行，而不检验偏度和峰度，可能得到偏差的标准误和卡方值。
- 解决方法：运行前检查单变量偏度绝对值小于2、峰度绝对值小于7。若违背，可采用Bootstrap法或使用稳健估计法（如MLR）修正标准误。
- 在洛阳本地开展问卷调查时，收集到的量表数据容易出现偏态分布，建议提前做正态性转换。
误区五：随意处理缺失值和异常值
有的初学者直接删除含缺失值的个案，或者用均值简单替换，这会破坏数据变异结构。还有人对异常值缺乏识别，使得协方差矩阵被少数极端值拉动。
- 解决方法：缺失率低于5%时，可尝试全信息最大似然（FIML）处理；高于5%时建议多重插补。异常值可通过箱线图或Z分数（大于±3的个案）提前排查，并分析其合理性后再决定是否剔除。
误区六：过度修改模型以追求拟合度
当初始模型拟合不佳时，部分新手根据修正指标（MI）不加思考地添加协方差或路径，导致模型失去理论依据，变成数据驱动而非理论驱动。
- 解决方法：建议每次修改只能基于一个合理的理论理由，且每次只修改一个参数，重新运行评估。不应仅为了拟合数据而随意连接误差项或增加潜变量之间的路径。
- 当模型本身来自成熟理论时，拟合不理想可优先考虑数据质量或抽样偏差，而非立即调整模型结构。
总结与建议
SEM是一门既需要统计学基础又需要理论建构的方法。洛阳地区的初学者在掌握上述常见误区后，建议从简单模型中试练，逐步积累经验。平时可多参考吴明隆《结构方程模型——AMOS的操作与应用》等中文教材，结合实际数据反复验证，这样更容易建立正确的建模直觉。
遇到模型无法收敛或指标异常时，不妨回头检查数据预处理与测量模型的可靠性，往往比盲目修改变量关系更有效。