结构方程模型(Structural Equation Model,简称SEM)是基于变量的协方差矩阵来分析变量之间关系的一种统计方法，因此也称为协方差结构分析。在社会科学研究领域的研究当中，有许多概念是无法直接测量和观测的，例如：人们的焦虑、态度、动机、智力、工作压力、家庭社会经济地位、满意度等等，这些变量就被称为“潜变量”。
这种情况下，我们只能通过一些可测变量间接地测量这些潜变量；然而，传统的统计分析方法并不能妥善处理这些潜变量，而结构方程模型却能很好的解决上述问题。
相对于传统统计，SEM能同时有效的处理这些潜变量及其指标，可评估理论假设模型与数据的拟合程度，提供了更深入严谨的解释，使得我们的研究获得更准确、有效的结果，大大增加了研究信效度，被Fornell（1987）称为第二代统计技术，逐渐受到国内外顶级期刊青睐。
近几十年来，SEM已经成长为量化研究的主流统计技术，在毕业设计、各类研究型论文中内都能看到它的身影。图片来源说明：中国知网，设定检索条件为：主题\题名\关键词\摘要=结构方程模型，搜索中文文献 (数据收集于2021年9月)我们可以从上图中看到，从2004年起，结构方程模型发文量几乎逐年成倍增长。
数据调查也显示：使用结构方程模型能有效提升论文质量和评审专家的推荐力度，增加文章发表概率，称得上是发文利器。
为了帮助大家更好的了解SEM的基本概念，掌握结构方程模型的使用方法，提升投稿命中率，我们特意请到了北京师范大学副教授，研究生导师——苏荣海教授，为我们带来《基于结构方程模型的体育研究选题与构思》专题讲座。
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除基础的理论知识外，本课程将结合自己的发表经验，为大家讲解体育领域运用结构方程模型选题的注意事项，以及分享如何构建正确的研究模型。本课程干货满满，帮助你入门和提升结构方程模型研究的质量。苏荣海，北京师范大学副教授，研究生导师，博士生，运动健将。已发表SSCI/CSSCI/台湾一级等期刊论文50余篇，承担课题研究10余项，出版《与结构方程模型共舞》、《论文写作不求人：SPSS数据分析指南》等著作。兼任《运动与观光研究》期刊副主编，《体育运动与AMOS统计应用》期刊编辑委员，《Frontiers Psychology》等国外期刊评审专家。想提升体育研究领域结构方程模型论文写作和发表能力的本硕博学生、高校教师等科研人员。一、结构方程模型的基本概念
二、结构方程模型的研究流程
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