结构方程模型（structural equation modeling，SEM）为多变项分析方法之一，目的在提出变项间关系的可能模型，以解释观察变项间的共变数（covariance）。变项间的关系一向是研究者有兴趣之议题，但每一种统计分析方法有其关注的资料特性，有的统计方法关注资料的平均数，譬如 ANOVA与MANOVA，有的统计方法针对变项间的相关系数发展，譬如因素分析（factor analysis）（Spearman，1904），SEM 欲探讨的则是变项间的共变数。虽然研究者进行资料分析时，关心的主要为理论模型之建构或者验证，希望借以描述有兴趣的变项间关系，然若能知悉各种统计方法处理的资料特性，则有助于研究设计之规划，以收集适用之变项。因此，当研究者运用 SEM 分析资料时，表示研究者想要了解变项间的共变量是如何产生的？研究者即根据理论或以往研究结果尝试提出可能的变项间关系模型，以解释变项间的共变数。