4.1.2結構方程模型作為研究方法的依據
結構方程模型應用要求具有理論先驗性。SEM分析最重要的一個特性，是它必須建立在一定的理論基礎上。也就是說，SEM是一個用以驗證某一先期提出的理論模型（priori theoretical model）適應性的一種統計技術，即強調SEM模型的建立必須經過概念的厘清、文獻回顧、研究假設的推演等理論性的演繹過程，最終提出一套有待於驗證的假設模型。這也是SEM被視為是一種驗證性（confirmatory）而非探索性（exploratory）統計方法的主要原因。SEM的分析過程中，從變量內容的界定、變量關係的假設、參數的設定、模型的設定與修正，一直到應用分析軟件來進行估計，每一個步驟都要求以清晰的理論概念或邏輯推理作為依據。
從技術的層麵來看，結構方程模型是在20世紀70年代Jreskog和Srbom等學者提出的統計理論基礎上發展而來的，它是一種不同統計技術與研究方法的綜合體（Hoyle，1995），是對驗證性因子分析、路徑分析多元回歸及方差分析等統計方法的綜合運用。傳統的多變量分析方法如複回歸、因子分析、多變量方差分析、相關性分析等等隻能在同一時間內檢驗單一的自變量與因變量關係，而且這些分析方法往往存在理論上的假設限製及使用缺陷。因子分析能反映變量與變量之間的關係，但無法進一步分析變量間的因果關係。而路徑分析雖然可以分析變量之間的因果關係，但實際情況卻難以符合其變量之間的測量誤差為零、殘差之間不相關、因果關係為單向等基本假設。而結構方程模型不但可以處理不能直接測量的潛變量，而且還允許自變量和因變量存在測量誤差，並且測量誤差同時包含在分析的過程當中（邱皓政，2005）。
本研究是為了檢驗前述的根據理論推導的假設模型是否成立。從基本前提和技術層麵來看，結構方程模型作為本研究的主要研究方法是合適和恰當的。