在此之前我們要分清兩個概念：測量模型measurement model 和 結構模型structural model
二者區別在於：測量模型關注的是因子的載荷和結構，即 how well the indicators load on the latent factors；結構模型則關注的是跨因子間的預測和解釋，即 how well one variable predicts another。
簡單點來說上我們的EFA和CFA關注的是測量模型，而常見的迴歸啊相關啊什麼的更多的則是結構模型。
區分了這組概念，現在我們來逐條看下問題裡的幾步哈。
Step1. CFA這個是用來確定你測量的效度，我們叫做結構效度。CFA其實不是所有的變數都需要的。它的目的是確保既定的專案（eg. 題目）和變數（eg. 維度分or總分）之間的關係在你所測量的樣本里仍然存在或者成立。換句話說，你的樣本能不能進行原來測量結構上的變數抽取。CFA是對EFA的檢驗，目的是保證結構，如果CFA結果不好就證明了你測量模型上有問題，你的變數就不能按照原來的測量結構進行提取，進而沒有辦法進行結構模型的進一步探討。此時：CFA透過→繼續做，CFA不透過→基本上是廢了
Step2. 路徑分析小全套進入到這一步就脫離了對測量模型的檢驗，開始對結構模型進行分析了，但是路徑分析的過程其實並不像說的那麼簡單，也要分為以下幾個步驟來做：1.相關路徑分析什麼的其實並不是最先要做的。這一步最先要做的其實是零階相關。零階相關是進一步做分析的基礎，理論上所有論文都需要報告零階相關矩陣的，準備投的幾家sci都明確表示需要報告的。理論上必須有顯著相關才能做進一步的路徑分析，不然模型可能會出現虛假的問題。此時：相關好→繼續做，不好→很大機率是廢了2.共同方法偏差檢驗在之後，你需要考慮你的研究是否涉及共同方法偏差，如果選用的測量方式相同，比如都是量表，需要做共同方法偏差檢驗，其實這步檢驗很簡單，對所有變數做一個單因素的CFA，模型成立擬合好你就悲劇了，反之出現共同方法偏差的可能就小了。此時：沒有擬合→繼續做，擬合了→看來也是廢了3.路徑分析好了現在我們前戲都做完了，要繼續咯，按照你的理論假設，先畫一個飽和模型咯，然後刪刪刪，當僅存的路徑的效應量和sig.都差不多可以接受了，就要看看你的模型怎麼樣了，擬合指標啊什麼的看一下。這裡特別說下如果做的帶有調節，就應該在此時加入乘積項了，別忘了調節模型的變數們要標準化哈。此時：模型好→繼續做，不好→換個角度挖掘4.競爭模型這裡來說下換個角度是什麼意思，我們經常做結構模型不能只做一個，一般我們會考慮之間是否具有中介或者調節或者有中介的調節或者有調節的中介。按照理論能解釋的同的方法我們需要選擇其中可以成立的進行比較模型或者叫競爭模型檢驗，基本上總會有一個好的，就按照好的繼續進行就是了。
Step2. 中介及調節檢驗這裡的檢驗其實可以簡化來說就是做BOOTSTRAP吧，我個人做中介比較多，多以基本都是這個，這個是用來看你確定的關係是否穩定，並以此進行區間效應值估計等等，理論上講已經是收尾工作了。此時：效應好→寫寫寫發發發，效應不好→想好怎麼圓場寫寫寫發發發
綜上，從拿到資料到寫寫寫發發發一篇調節或者中介的資料處理已經完整的走了一遍了，像你問題裡問的他們是什麼關係，其實是一個線性的流程關係，當然我是實踐派，理論上可能有疏漏也請多指正哈！
在此之前我們要分清兩個概念：測量模型measurement model 和 結構模型structural model
二者區別在於：測量模型關注的是因子的載荷和結構，即 how well the indicators load on the latent factors；結構模型則關注的是跨因子間的預測和解釋，即 how well one variable predicts another。
簡單點來說上我們的EFA和CFA關注的是測量模型，而常見的迴歸啊相關啊什麼的更多的則是結構模型。
區分了這組概念，現在我們來逐條看下問題裡的幾步哈。
Step1. CFA這個是用來確定你測量的效度，我們叫做結構效度。CFA其實不是所有的變數都需要的。它的目的是確保既定的專案（eg. 題目）和變數（eg. 維度分or總分）之間的關係在你所測量的樣本里仍然存在或者成立。換句話說，你的樣本能不能進行原來測量結構上的變數抽取。CFA是對EFA的檢驗，目的是保證結構，如果CFA結果不好就證明了你測量模型上有問題，你的變數就不能按照原來的測量結構進行提取，進而沒有辦法進行結構模型的進一步探討。此時：CFA透過→繼續做，CFA不透過→基本上是廢了
Step2. 路徑分析小全套進入到這一步就脫離了對測量模型的檢驗，開始對結構模型進行分析了，但是路徑分析的過程其實並不像說的那麼簡單，也要分為以下幾個步驟來做：1.相關路徑分析什麼的其實並不是最先要做的。這一步最先要做的其實是零階相關。零階相關是進一步做分析的基礎，理論上所有論文都需要報告零階相關矩陣的，準備投的幾家sci都明確表示需要報告的。理論上必須有顯著相關才能做進一步的路徑分析，不然模型可能會出現虛假的問題。此時：相關好→繼續做，不好→很大機率是廢了2.共同方法偏差檢驗在之後，你需要考慮你的研究是否涉及共同方法偏差，如果選用的測量方式相同，比如都是量表，需要做共同方法偏差檢驗，其實這步檢驗很簡單，對所有變數做一個單因素的CFA，模型成立擬合好你就悲劇了，反之出現共同方法偏差的可能就小了。此時：沒有擬合→繼續做，擬合了→看來也是廢了3.路徑分析好了現在我們前戲都做完了，要繼續咯，按照你的理論假設，先畫一個飽和模型咯，然後刪刪刪，當僅存的路徑的效應量和sig.都差不多可以接受了，就要看看你的模型怎麼樣了，擬合指標啊什麼的看一下。這裡特別說下如果做的帶有調節，就應該在此時加入乘積項了，別忘了調節模型的變數們要標準化哈。此時：模型好→繼續做，不好→換個角度挖掘4.競爭模型這裡來說下換個角度是什麼意思，我們經常做結構模型不能只做一個，一般我們會考慮之間是否具有中介或者調節或者有中介的調節或者有調節的中介。按照理論能解釋的同的方法我們需要選擇其中可以成立的進行比較模型或者叫競爭模型檢驗，基本上總會有一個好的，就按照好的繼續進行就是了。
Step2. 中介及調節檢驗這裡的檢驗其實可以簡化來說就是做BOOTSTRAP吧，我個人做中介比較多，多以基本都是這個，這個是用來看你確定的關係是否穩定，並以此進行區間效應值估計等等，理論上講已經是收尾工作了。此時：效應好→寫寫寫發發發，效應不好→想好怎麼圓場寫寫寫發發發
綜上，從拿到資料到寫寫寫發發發一篇調節或者中介的資料處理已經完整的走了一遍了，像你問題裡問的他們是什麼關係，其實是一個線性的流程關係，當然我是實踐派，理論上可能有疏漏也請多指正哈！