Python实现结构化方程模型（SEM）：在社会科学与复杂系统建模中的应用 大家好，今天我们来聊聊结构化方程模型（Structural Equation Modeling, SEM）以及如何在Python中实现它。SEM是一种强大的统计技术，广泛应用于社会科学、行为科学、市场营销、医学以及复杂系统建模等领域。它允许我们同时检验多个变量之间的复杂关系，包括直接效应、间接效应、以及潜变量（latent variables）。 什么是结构化方程模型？ SEM本质上是路径分析（path analysis）的扩展，它结合了因子分析（factor analysis）和回归分析（regression analysis）。 因子分析 (Factor Analysis): 用于处理多个观测变量，将它们归纳为少数几个潜变量。例如，我们可能通过问卷调查收集了关于个体幸福感的多个指标（例如，生活满意度、积极情绪、消极情绪），然后利用因子分析将这些指标整合为一个“幸福感”的潜变量。 路径分析 (Path Analysis): 用于检验变量之间的因果关系。它使用回归方程来估计变量之间的路径系数，这些系数代表了变量 …