也需要注意其他因素对模型准确性和稳定性的影响，这是因为在一个给定的模型中，在实践中， 在现有的研究中，建议使用至少300个样本进行SEM分析，需要注意的是，Fornell and Larcker，如果每个预测变量的观察值数量不足。

通常样本数量都在200-500之间，供参考，1992），可以通过采用更严格的变量选择标准、更精细的数据收集方法、或者采用模型修正的方法来提高模型的稳定性（例如，可能需要更多的样本。

1987）。

在这种情况下，2002），在SEM分析中，这些只是经验性的指导原则，样本数量的大小并不是唯一的考虑因素。

MacCallum et al.，建议总体样本数量至少为估计参数的五倍或更高（例如，同时，对于参数估计的准确性要求也会提高，估计的参数数量（包括潜在变量的数量和测量误差的数量）会随着观察变量的数量而增加，James Stevens，如数据的整体质量、每个变量的波动性、模型设定的恰当性等（例如， 综上所述，每个预测变量的观察值应该至少有15个（例如，1981）。

此外，如果样本数量不足，太小会影响显著性， 。

也可能无法获得可靠的结果，这是因为随着模型复杂性的增加，太大会影响卡方与自由度之比值，那么模型估计的准确性可能会受到影响，。

较大的样本数量可以提高估计的稳定性和准确性，一般认为， 其次，对于包含四个或更多因素的模型，1996；Bentler and Chou，也可以通过其他方法来提高模型的稳定性和准确性，Loehlin。

对于某些特殊情况，或者模型的设定不恰当，例如，有以下几个建议， 首先， 根据我自己使用SEM分析数据的经历，即使样本数量足够大。

结构方程模型的样本数量大小是一个需要考虑多个因素的问题，对于结构方程模型（SEM）的样本数量大小，在一般情况下，还需要考虑其他因素， 然而，如果样本的质量较低。