结构方程模型（SEM）是统计学中一种多变量分析技术，它能够评估模型的适配度、检验假设以及估计模型参数。SEM融合了因子分析、路径分析和回归分析等方法，能够同时探究多个变量间的相互关系，并分析这些关系如何影响其他变量。

在SEM框架内，分析的是观测变量与潜变量之间的联系。潜变量是不直接观测到的变量，它们代表了潜在的、不可直接测量的特质。SEM可以视为路径分析和因子分析的扩展，它考虑的相关性指的是变量间的线性联系，这种联系通过-1到1之间的相关系数来表示。

区分效度是SEM中衡量潜变量间差异性的一个重要概念。如果两个潜变量测量值之间相关性较高，则表明它们可能难以区分。例如，如果潜变量A的测量值与潜变量B的测量值高度相关，则这两个潜变量可能无法有效区分。

评估模型的适配度也是SEM分析过程中的关键环节。通过诸如卡方统计量、RMSEA（Root Mean Square Error of Approximation）、CFI（Comparative Fit Index）等适配度指标，研究者能够判断模型对数据的解释程度。

结构方程模型与相关性分析虽都用于研究变量间的关系，但目的与方法存在差异。在SEM中，区分效度用于评价不同的结构或测量模型。

综上所述，SEM是一个强大的统计工具，适用于复杂的模型构建和数据分析，特别是在心理学、社会学、市场营销和经济学等领域的研究中广泛应用。