80年代初，在各专业杂志上发表的问卷和实地调查报告中研究者大多数采用平均数差异检验、相关分析或因素分析等传统方法进行统计分析。后来，回归分析、路径分析等方法的使用逐渐增多。近十年来，作为一种对复杂的多变量关系进行研究的手段，结构方程模型(Structural Equation Modeling,SEM)被越来越多地运用于社会和行为科学的研究之中［1］。 结构方程模型是一种复杂的因果模型，又称协方差结构分析(covariance structure analysis)因果模型(causal modeling)。结构方程模型需要我们首先提出多个自变量和因变量之间、多个自变量相互之间因果关系的假设，建立变量关系的模型。然后根据从现场调查中得到的数据组成各变量之间的相关矩阵，根据这个矩阵来对模型进行比较和评估，如果变量之间的关系与从模型中得出的关系一致时，我们就可以说模型被验证了［2］。
