1、传统的回归分析一个模型时只有一个因变量，LZ用Y1和Y2进行回归时，是假设他们之间没有相关关系，或含于残差里的。

2、lisrel进行回归分析同时估计了X1、X2对Y1和Y2的影响，从整体上进行估计（Y1和Y2有间接影响关系），同时兼顾考虑显变量的误差，所以在处理多（因）变量回归时，更科学一些。

3、sem有时用共变结构分析、共变结构模型表示，在假设上没有传统回归分析要求自变量零相关、自变量无误差等的要求。

4、建议如果自变量满足之间不相关、残差正态均值为0等条件，且因变量和自变量关系简单，使用传统回归分析较好。否则，还是sem处理起来要恰当。