SEM là một dạng mô hình thống kê nhằm giải thích mối quan hệ giữa nhiều biến. Để làm điều đó, nó khảo sát cấu trúc của mối tương tác giữa một loạt các phương trình, tương tự như các phương trình hồi quy bội. Các phương trình này mô tả các mối quan hệ giữa các nhân tố, các biến phụ thuộc các biến độc lập liên quan đến việc nghiên cứu nhân tố là các nhân tố không quan sát được hay ẩn được đại diện bằng các quan sát.
SEM cung cấp một khung thuận tiện và rất tổng quát cho các phân tích thống kê bao gồm các thủ tục đa biến truyền thống. Ví dụ các trường hợp đặc biệt là phân tích nhân tố, phân tích hồi quy, phân tích phân biệt, và tương quan canonical. SEM thường được minh họa bằng biểu đồ đường dẫn (sơ đồ đường dẫn). Phương trình thống kê này thường được trình bày trong một hệ phương trình ma trận.
SEM liên quan đến các biến đo lường được (measured variables) và các biến ngầm (latent variables - biến tiềm ẩn). Một measured variable là một biến có thể được quan sát trực tiếp và được đo lường. Biến đo lường được cũng được biết đến như biến quan sát được (observed variable), biến chỉ báo hay biến biểu thị (indicator or manifest variables). Một latent variable là một biến không thể được quan sát trực tiếp và phải được suy ra từ measured variable. Latent variables được ám chỉ bởi hiệp tương quan (covariances) giữa hai hay nhiều measured variables. Chúng cũng được biết đến như là các nhân tố (nghĩa là, phân tích nhân tố), các biến kiến trúc hay các biến không quan sát được (constructs or unobserved variables). SEM: Có hai thành phần: mô hình đo lường (measurement model) và mô hình cấu trúc (structural model). Trong đó, Measurement model: liên quan đến quan hệ giữa measured variables và latent variables, Structural model: chỉ liên quan đến các quan hệ giữa các latent variables mà thôi.
Tóm tắt chương 2:
Trong chương 2, tác giả đã hệ thống lại lý thuyết liên quan đến đề tài nghiên cứu bao gồm các vấn đề về siêu thị, người tiêu dùng, ý định phàn nàn của người tiêu dùng . Bên cạnh đó, các phương pháp thu thập số liệu và phân tích số liệu sử dụng trong đề tài cũng được trình bày. Đề tài sử dụng cách chọn mẫu thuận tiện phi xác suất và sử dụng phần mềm SPSS 16.0 và Amos 16.0 để hỗ trợ cho việc phân tích số liệu. Các phương pháp phân tích khác nhau được sử dụng cho các mục tiêu khác nhau bao gồm phương pháp, so sánh tương đối, so sánh tuyệt đối các số liệu thống kê giai đoạn 2011 - 2013 phương pháp thống kê mô tả, phân tích tần số, phân tích bảng chéo, phương pháp phân tích nhân tố khám phá, phân tích nhân tố khẳng định và chạy hàm SEM để xác định các nhân tố ảnh hưởng đến ý định phàn nàn của khách hàng. Các mục tiêu cụ thể và các phương pháp phân tích được hệ thống lại ở sơ đồ nghiên cứu.