我做一个关于教育投资回报的论文，已有二手数据，别的机构搜集的
，是个让湖北部分高校毕业生填的调查问卷，样本为700多。
Y1: 大学毕业第1年收入，
Y2: 第3年收入
Y3: 第5年收入，以上三个都是数值型，基本都是1000以上的
我的X变量涉及三部分内容，一部分是学生的家庭背景（有4个X变量反映，家庭收入，父母职业等），另一部分是大学的作用（也有4个X变量表现，比如所在大学有否职业规划服务，大学级别，大学的专业），还有一部分是求职渠道（也有4个变量）；
难道用12个变量一起作用于那三个Y吗？
需要怎么处理X变量自己的内部关系呢？比如很明显“大学的表现“会和“家庭背景”相关，还有好多X变量自己内部的相关。
版上很多做SEM的，调查问卷选项都很统一，比如都是1-5程度型，而我这份问卷这些变量的问题选项有三种类型，
一是0-1 （是或否）
二是1-4程度型（好，还行，一般，不好）
三是直接填大数字的，比如收入（1000以上），比如高考分数（200以上）
我的问题有如下：
1，最初想用LogisticRegression, 因为我有些X变量是“是”或“否
（0和1）的，做多元回归的话，怕不显著，X变量实在太多了，12个。Logistic这个模型合适我论文吗？
2，后来被导师建议用StructuralEquation Model (SEM), 画出比较复杂的相关结构图，用AMOS做。SEM这个模型合适我这篇论文吗？
3，STATA能做SEM模型吗？
4. SEM模型画好结构图，并知道每条连线的相关关系后，需不需要把显著的一些关系变量给拣出来，重新做一下回归分析呢？然后给出p值之类的。
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