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在社会心理流行病学研究实践中,经常会遇到一些客观存在但无法直接测量的变量,比如认知、能力、动机、社会经济地位等,这些客观存在但无法直接测量的变量就是结构方程模型中所谓的隐变量。这些隐变量彼此之间、以及它们与其它的显变量之间的相互关系,难以由传统的统计分析方法来解决。而结构方程模型是一种多变量统计分析方法,是多元回归和因子分析技术的结合体,其优势之一就是能分析和处理带有隐变量的实际问题。另外,在社会心理流行病学研究实践中,社会心理因素的地位是相对的,既可以以自变量又可以以因变量的方式出现,这种“亦因亦果”特殊状况的存在,致使社会心理流行病学研究实践中在同一个研究问题中要面对多个因变量,并且如果要透彻地了解变量之间的作用机理,仅仅立足于变量间的直接效应或总效应显然是不够的,尚须着眼于变量之间的间接效应。因此,要全面透析变量间的关系,必须全面把握变量间的直接效应、间接效应、以及总效应。此外,在社会心理流行病学研究实践中,变量间的交互作用也是分析的一个重点所在,而交互效应既可以发生于显变量之间,也有可能发生于隐变量之间。正如传统的统计分析方法不能处理带有隐变量的问题一样,传统的统计分析方法也不能解决隐变量交互作用的建模。同时,传统的统计分析方法也无法分析变量间的间接效应。由于结构方程模型中严密的通径系数理论可以解决和处理变量间的间接效应,又由于结构方程模型中非递归模型能够处理和解决社会心理流行病学中“多因多果、亦因亦果”的特殊建模问题以及新兴的结构方程模型中隐变量交互作用分析技术的出现,我们将结构方程模型及其隐变量交互作用分析引入社会心理流行病学研究实践中,形成了本次研究的课题:结构方程模型及其隐变量交互作用分析在社会心理流行病学中的应用。

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