CFA侧重于研究潜在因子与观察到的变量之间的关系，而回归分析更多地侧重于探究自变量和因变量之间的因果关系。

一个SEM是测量模型+结构模型。结构模型部分是路径分析，测量模型部分是因子分析; EFA既然是探索性的，也就是说此时我们不直到因子的是数量以及每个题目在不同因子上的荷载，所以常用来确定一个量表的潜在因子结构的，换句话说，就是开发一个量表时用的。CFA则已经基于理论或者实证的研究对一个量表的维度和结构已经有了一定的了解。研究者现在想验证这个理论或者假设

在多元回归中，R方值表示整个模型对因变量的解释程度，而SMC衡量了每个自变量对这种解释的独立贡献。它的计算方法是将每个自变量的标准化回归系数进行平方，并将这些平方值相加，以计算整体的SMC值。

一般情况下，回归模型通常被视为结构方程模型（Structural Equation Model，SEM）的一部分，但并不完全等同于典型的SEM。回归模型可以被视为SEM中的一个简化形式

结构方程模型（SEM）和量表在研究中有着密切的关系，但它们代表着不同的概念和用途。

通常情况下，回归模型指的是描述一个或多个自变量和一个因变量之间关系的数学模型。回归模型可分为简单线性回归模型和多元线性回归模型。