关于结构方程模型（SEM）参数求解目标的专业解析：
正确答案：D. 样本数据的协方差矩阵与模型隐含的协方差矩阵"差距"最小
核心原理说明：
1. 结构方程建模的本质是通过比较样本协方差矩阵（S）与理论模型推导的隐含协方差矩阵（Σ(θ)）的拟合程度
2. 参数估计采用最小化差异函数（Fitting Function）实现，常见方法包括：
- 最大似然估计（ML）：min F_ML = log|Σ(θ)| + tr(SΣ⁻¹(θ)) - log|S| - p
- 广义最小二乘（GLS）：min F_GLS = ½tr[(S - Σ(θ))W⁻¹]²
3. 统计本质：通过迭代计算使模型隐含矩阵Σ(θ)尽可能逼近观测矩阵S
各选项辨析：
A. 错误 - 直接最小化样本协方差会破坏数据结构
B. 错误 - 单独最小化模型协方差无实际意义
C. 错误 - 与参数估计目标完全相悖
D. 正确 - 准确描述了模型拟合的数学目标
补充说明：
• 常用拟合指标（CFI/RMSEA等）均基于该差异计算
• 当差距最小化时，模型卡方值χ² = (n-1)F_min达到最优
• 现代SEM软件（如Mplus/LISREL）均采用此准则进行参数估计
建议掌握程度：
这是SEM最基础的核心概念，建议结合Bollen（1989）的经典教材理解矩阵差异最小化的统计原理。
正确答案：D. 样本数据的协方差矩阵与模型隐含的协方差矩阵"差距"最小
核心原理说明：
1. 结构方程建模的本质是通过比较样本协方差矩阵（S）与理论模型推导的隐含协方差矩阵（Σ(θ)）的拟合程度
2. 参数估计采用最小化差异函数（Fitting Function）实现，常见方法包括：
- 最大似然估计（ML）：min F_ML = log|Σ(θ)| + tr(SΣ⁻¹(θ)) - log|S| - p
- 广义最小二乘（GLS）：min F_GLS = ½tr[(S - Σ(θ))W⁻¹]²
3. 统计本质：通过迭代计算使模型隐含矩阵Σ(θ)尽可能逼近观测矩阵S
各选项辨析：
A. 错误 - 直接最小化样本协方差会破坏数据结构
B. 错误 - 单独最小化模型协方差无实际意义
C. 错误 - 与参数估计目标完全相悖
D. 正确 - 准确描述了模型拟合的数学目标
补充说明：
• 常用拟合指标（CFI/RMSEA等）均基于该差异计算
• 当差距最小化时，模型卡方值χ² = (n-1)F_min达到最优
• 现代SEM软件（如Mplus/LISREL）均采用此准则进行参数估计
建议掌握程度：
这是SEM最基础的核心概念，建议结合Bollen（1989）的经典教材理解矩阵差异最小化的统计原理。
