机器学习数学基础：42.AMOS 结构方程模型（SEM）分析的系统流程
该流程图完整呈现了 AMOS 结构方程模型（SEM）分析的系统流程，具体步骤及内涵如下：
1. 模型设定
基于理论基础或研究假设，构建结构方程模型的初始框架，明确潜变量与显变量的关系、测量模型（因子结构）及结构模型（变量间路径），是后续分析的基础。
2. 模型识别
通过统计方法检验模型是否具备可识别性，即判断模型参数是否存在唯一解。若模型不可识别（如自由度不足），需调整模型设定（如减少参数、简化结构），直至满足识别条件。
3. 选择测量工具、收集资料
确定数据收集工具（如量表、问卷、实验仪器等），确保测量工具信效度达标；随后开展数据收集，获取研究所需样本数据，为模型分析提供实证支持。
4. 模型估计
将收集的数据导入 AMOS，运用统计估计方法（如极大似然估计）计算模型参数（路径系数、方差、协方差等），生成初始模型的估计结果。
5. 模型评估
通过拟合指标（如 RMSEA、CFI、TLI、χ²/df 等）评估模型与数据的拟合程度：
- 拟合良好：进入结果解读环节；
- 拟合不佳：需进行模型修正，分析修正指标（如 MI 值），寻找模型调整方向。
6. 模型修正
根据评估结果，对拟合不佳的模型进行调整（如添加路径、修正测量模型），修正后重新回到“模型估计”环节，迭代分析直至模型拟合达标。
7. 解读估计结果
深入分析模型参数估计值，包括路径系数的显著性（判断变量间关系是否成立）、因子载荷（衡量显变量对潜变量的解释力）、残差方差等，从理论和实践层面解释变量关系的意义。
8. 结果（论）报告
系统整理模型拟合指标、参数估计结果、假设检验结论等，以学术规范撰写研究报告，呈现研究发现与理论贡献。
9. 模型交叉验证
通过交叉验证（如拆分样本、更换数据子集）检验模型的稳健性，确保模型在不同数据样本中仍保持良好拟合与解释力，验证研究结果的可靠性与泛化能力。