1. 前言（Introduction）
研究背景与动机：阐述该研究领域的现状，相关问题的重要性，以及社会、理论或实践上的需求。
研究目标与重要性：明确本研究旨在解决的问题，以及其潜在贡献。
论文结构概述：简要介绍各部分的内容，帮助读者了解论文的整体框架。
2. 文献回顾与假设设立（Literature Review and Hypothesis）
相关理论与研究综述：详细讨论与研究主题相关的理论基础，列举主要的前人研究，指出研究的空白或不足之处。
关键变量的定义与相关研究：界定主要变量及其在相关文献中的表现和影响，可能引用相关模型。
假设模型的提出：通过图示化的方式展示假设模型，包括变量之间的预期关系。
具体假设的列出与解释：逐条列出研究假设，并提供理论支持与预期结果。
3. 方法（Method）
3.1 样本选取与数据收集（Sample and Procedure）
样本群体的特征描述：具体描述样本的特征（如人数、性别比例、年龄分布等）。
抽样方法与过程：说明抽样方法（如随机抽样、方便抽样等）以及样本选取的具体步骤。
数据回收的具体步骤：描述数据收集的方式（问卷调查、访谈等）以及回收率和有效样本的情况。
3.2 测量工具（Measures）
量表的来源及其有效性：介绍所用量表的开发背景、来源及其在本研究中的适用性。
介绍各变量所用的量表及其信度：逐一列出各个变量所用的测量工具，并报告相关信度（如Cronbach's α）和效度（如内容效度、构念效度等）。
3.3 数据分析（Data Analysis）
采用的分析方法：具体说明采用的统计分析方法（如描述性统计、路径分析等）。
使用的软件工具：列出用于数据分析的软件（如SPSS, AMOS, R等），并说明选择的理由。
4. 结果（Results）
4.1 样本特征描述性汇报
样本特征的统计数据：通过表格或图示形式展示样本的描述性统计数据，便于理解样本特征。
4.2 共同方法偏差（Common Method Variance）
CMV的检测方法：说明使用Harman单因子检验或Marker变量法的具体步骤，并报告检测结果。
4.3 信效度汇报（Reliability and Validity）
信度：报告克隆巴赫系数和复合信度，解释其结果的含义。
效度：提供一般效度和区别效度的测试结果，解释如何验证量表的有效性。
4.4 结构路径模型及模型拟合（Structural Path Model）
路径显著性情况及解释力（R²）：汇报每条路径的显著性水平，并解释结果。
模型拟合指标：详细列出模型拟合的各项指标（X²/df, GFI, NFI, CFI, TLI, RMSEA），并讨论模型的适配程度。
4.5 中介检验（Mediation Test）
检验方法：详细描述所采用的中介检验方法（如Bootstrap法），包括参数设置。
中介效应的显著性分析：呈现结果，包括中介效应的显著性、是否为完全中介或部分中介，以及相应的统计指标（SE, Z值等）。
5. 讨论（Discussion）
结果总结与解读：重申主要研究发现，解读结果的意义。
与以往研究的比较：将结果与前人研究进行比较，指出一致性与差异性。
结果的原因及理论与实践意义：探讨结果背后的原因，以及对理论和实践的贡献。
研究的局限性（Study Limitations）：诚实地讨论研究的局限性，并提出改进建议。
后续会推出系列文章《结构方程模型论文写作入门》，来介绍上述的每一步该如何分析，敬请期待。
