回归分析仅能反映多因一果，而结构方程则是复杂的因果链。

线性相关分析指出两个随机变量之间的统计关系。两个变量地位平等，没有因变量和自变量之分。因此相关系数不能反映单指标与总体之间的因果关系。

线性回归分析是比线性相关分析更复杂的方法，它在模型中定义了因变量和自变量，但它只能提供变量间的直接效应而不能显示可能存在的间接效应。而且会因为共线性的原因，导致出现单项指标与总体指标出现负相关等无法解释的数据分析结果。

结构方程模型是一种建立、估计和检验因果关系模型的方法。模型中即包含有可观测的显变量，也可能包含无法直接观测的潜在变量。结构方程模型可以替代多重回归、路径分析、因子分析、协方差分析等方法，清晰分析单项指标对总体的作用和单项指标间的相互关系。

简单而言，与传统的回归分析不同，结构方程分析能同时处理多个因变量，并可比较及评价的理论模型。与传统的探索性因子分析不同，在结构方程模型中，我们可以提出一个特定的因子结构，并检验它是否吻合数据。通过结构方程多组分析，我们可以了解不同组别内各变量的关系是否保持不变，各因子的均值是否有显著差异。