在社會科學以及經濟、市場調研、管理等研究領域，有時需要處理多個原因多個結果間的復雜關系，或者會碰到不可直接觀測的變量（即潛變量），這些都是傳統的統計方法不好解決的問題。二十世紀八十年代以來，結構方程分析迅速發展，彌補了傳統統計方法的不足，成為多元數據分析的重要工具。
簡單而言，與傳統的回歸分析不同，結構方程分析能同時處理多個因變量，并可以比較評價不同因果關系的理論模型。與傳統的探索性因子分析不同，在結構方程模型中，我們可提出一個特定的因子結構，并檢驗它是否吻合數據。通過結構方程多組分析，我們可了解不同組別 (如不同性別) 內各變量的關系是否保持不變，各因子的均值是否有顯著差異。
近三四十年以來，國際上關于教育與心理統計的研究取得了快速的發展，結構方程模型可以說是其中發展較快，應用廣泛的多元統計分析技術；在商業領域的品牌研究、顧客滿意度研究等方向上也得到了廣泛的應用。在我國近十年來，SEM研究方法還在管理學、經濟學、醫學及社會學研究等領域的應用也得到了快速的發展。
結構方程模型（SEM）是國際管理研究和其他社會科學研究中日益廣泛采用的建模技術，每年的美國管理學會年會上都有專題教學和研討。SEM越來越成為各類高層次學術刊物、高層次管理研究以及社會學和經濟學等學科研究領域的必備方法。
