和有潜变量的成对的验证性因素分析(Kenny et al.，2006；Olsen&Kenny，2006)。

    4.1没有潜变量的可区分的数据APIM的路径分析

    在一个人为的成对好朋友来自工作场合的压力源对离职意向的影响的数据上进行演示。设定为异性朋友，双方是可区分的，数据共有176对。数据的格式如表1所示。

    使用原始数据进行分析，将SPSS文件转化为Prelis数据文件后，存为“Dis-APIM.psf”文件，没有潜变量的路径分析的语法相对简单，估计的结果呈现在图2中。接下来检验行动者效应、对象效应是否存在性别差异，在上面的语法中增加相应的限定。各个限定及其结果总结在表2中。

    4.2潜变量的可区分的数据APIM的路径分析

    路径分析中，对于样本量的要求不如有潜变量的高(Kenny et al.，2006)。上述例子中，假设每个变量均由3个指标测量，即共有12个指标。此时语法则增加了相应的测量模型部分。同样可以对路径系数做限定，结果呈现在表3中。

    4.3使用SEM的特点

    对于可区分的成对数据使用SEM方法最为简便(Kenny et al.，2006)。SEM方法相对于其他的方法：能够对整体模型的拟合加以评估；能够处理有测量误差的情况，即可以进行潜在变量分析；能够比较便利的对模型进行限定和比较；路径分析情况下对于样本量的要求没有在有潜变量的情况下高：可以在路径模型中同时处理多个原因和结果变量。APIM的SEM分析和其他情况下使用SEM一样需要满足一些条件，比如数据的分布形态、变量间的线性关系以及模型的正确设定等 ......