在结构方程模型研究中，研究群体、变量和模型复杂度是决定模型创新性的三大关键要素，三者相互补充，共同决定了模型的创新性。
研究群体
研究群体代表研究的受试群体，老年人，残疾人，医护人员、运动员，大学生，科研人员等等，他们都是属于研究群体。那么选择哪种群体会有较大创新性？其实这个问题的答案并非是肯定的，每一个群体都有它研究的意义，所以与其说选哪种研究群体更有意义，不妨可以理解为哪种群体最匹配我们当前的研究主题。让研究群体高度切合我们的研究主题，这才是发挥创新性的关键前提。
举例来说，当我们的研究主题为“体育锻炼对xx人群孤独感的影响”时，我们选择老年人作为目标群体的创新性肯定是要高于大学生或者其他群体的。由此可以说，决定研究群体创新性的关键在于是否高度切合研究主题，在此基础上，群体的特殊性且和体量亦会提高我们研究的创新性，因为这本质是提高了我们研究的实践意义性，例如选择老年人或者残疾人群体的研究创新性（或者说是研究意义性）肯定是要好于普通群体的，当然同时这也会增加我们投稿的可选择性（古今一切科学无不是以服务实践为首要宗旨，群体越广泛越特殊研究的人越多，期刊自然也越广泛）。
变量
和研究群体类似，变量单独并不存在创新性一说，提升变量创新性的本质还是提升变量之间的关系拟合。要做到这点，一是变量的选取具有特殊性和区别性，二是变量之间的关系要形成一个闭环，简单来说就是，变量之间的关系要形成一个故事，故事性越强越表明我们变量关系越具有创新性，我们通过阐明变量之间的关系来表达我们研究的主题，这也是结构方程模型的底层逻辑。
举个例子：题目是“业绩主导视角下体育锻炼对销售人员工作倦怠的影响”，现在我选取几个和体育锻炼和工作倦怠高度相关的几个变量：自尊、心理韧性、情绪调节、压力应对和情绪调节，然后分别由它们组成模型一和模型二，如下图所示。
模型一：
模型二：
大家觉得那个模型好一点？很明显，模型二感觉要好一些，因为它形成了一个故事闭环，销售人员面对业绩压力会出现工作倦怠，然后通过体育锻炼，释放了压力，调节了情绪，进而降低了工作倦怠，这样似乎更能说的通一些。
所以笔者也要反驳我上一篇推文的观点，结构方程模型本质是讨论变量之间的关系，但其底层逻辑是想通过阐明变量之间的关系来表达我们研究的主题。
模型复杂度
这个就很好理解，更多的变量，更复杂的关系。总之是一些技术性的东西，在满足上述条件下，多多益善就好。
总之，要想提高模型的创新性，绝不能割裂地去看，而是要综合研究群体、变量和模型复杂度这三个要素，三位一体，互相补充，才能恰到好处。
