sem 结构方程模型是社会科学研究中的一个非常好的方法SEM结构方程模型。

该方法在20世纪80年代就已经成熟SEM结构方程模型，可惜国内了解的人并不多。“在社会科学以及经济、市场、管理等研究领域，有时需处理多个原因、多个结果的关系，或者会碰到不可直接观测的变量（即潜变量），这些都是传统的统计方法不能很好解决的问题。20世纪80年代以来，结构方程模型迅速发展，弥补了传统统计方法的不足，成为多元数据分析的重要工具。结构方程模型分析:结构方程模型是一种建立、估计和检验因果关系模型的方法。模型中既包含有可观测的显在变量，也可能包含无法直接观测的潜在变量。结构方程模型可以替代多重回归、通径分析、因子分析、协方差分析等方法，清晰分析单项指标对总体的作用和单项指标间的相互关系。

生物膜的结构模型是怎样的？

  生物膜的主要化学成分是脂类和蛋白质SEM结构方程模型，还有少量糖类。关于这些组分在膜中是如何排列和组织的、以及它们之生物膜间是如何相互作用的等问题，许多学者进行了多方面的研究，先后提出了数十种不同的生物膜分子结构模型，下面介绍公认的流动镶嵌模型。这一模型是Singer和Nicolson在1972年提出的。
  流动镶嵌模型保留了夹层学说和单位膜模型中磷脂双层的排列方式，即流动的脂双层分子构成膜的连续主体，蛋白质分子以不同程度镶嵌于脂质双层中。它的主要特点是：①强调了膜的流动性，膜中脂类分子既有固体分子排列的有序性，又有液体的流动性，即流动的脂类分子层构成膜的连续整体；②强调了膜的不对称性和脂类与蛋白质分子的镶嵌关系。
  
  膜中球形蛋白质分子不同程度地镶嵌在脂类双分子层中，蛋白质分子的非极性部分嵌入脂类双分子层的疏水尾部去，极性部分露于膜的表面，似一群岛屿一样，无规则地分散在脂类的海洋中。这二模型的不足之处在于它忽视了蛋白质分子对脂类分子流动性的控制作用，忽视了膜的各个部分流动性的不均匀性等等。

变量做CFA为什么难以取得理想的模型拟合指数？

SEM就是输入相关矩阵或协方差矩阵，结合1个或多个构想的可能模型，统计软件（如Mplus、Lisrel）帮你算出拟合指数，输出各路径参数、拟合指数等，可以用于修正和比较模型。想了解SEM推荐侯杰泰老师的《结构方程模型及其应用》（现在不再版，只有影印版）。CFA也是SEM（结构方程模型）的一种，但不是完整SEM；路径分析也是SEM的一个特例，但前者是对显变量，后者对潜变量。实际上SEM是很多统计方法（如t检验、方差分析、回归分析等）的特例，而SEM具有更准确的误差估计和信度指标。因为CFA可以检验量表结构，所以往往先做CFA，如果拟合不好，说明量表信效度不高，就难以做之后的分析。中介和调节检验有不同的方法，可以基于SEM对潜变量做分析，也可以化潜为显做层次回归（用SPSS）。要了解中介和调节，推荐温忠麟老师的文章，比如05年发在《心理学报》上的《调节效应与中介效应的比较和应用》，温忠麟老师的书《调节效应与中介效应分析》。看到你的标签里有“家庭关系”，你是做发展教育方向的吧！你所说的这些：SEM、中介调节都是统计前沿，发展教育也用得很多，但建议先多阅读文章和书，了解了原理再使用。