我的一些朋友/同事最近对结构方程建模产生了兴趣，我不得不回答越来越多的关于 SEM 的问题。通常，这些问题是关于如何解释各种测量模型参数（即因子载荷、残余方差和截距）的估计值的含义，以及为什么这些值在组之间大致相等很重要（即，在比较估计的结构参数（即方差、协方差和均值）的组之前，建立测量不变性。
我觉得在提供因子载荷和残差方差的可访问定义方面我有一个很好的处理，并且易于解释为什么在比较这些组的结构参数之前，这些估计参数在组之间是等效的可能很重要。但出于某种原因，我觉得对拦截的类似可理解的定义和解释让我望而却步。
所以，我的问题是：如何最好地解释截距是什么，并解释为什么在比较组的潜在均值之前截距在组之间保持不变可能很重要？
例如：因子载荷表示观察变量和潜在变量之间关联的估计方向和强度。换句话说，因子载荷表示观察到的变量对其相关潜在变量的表现的中心程度。在比较组的结构参数时，重要的是确保它们在组之间是不变的，否则它表明相同的观察变量对于两组对给定潜在变量的理解并不同样重要——潜在变量意味着不同的东西到每个组。
截距是给定观察变量的期望值，当其相关的潜在变量等于零时……什么是换句话说……确保它们不变很重要，因为……部分解释解释（在 SEM 上下文中）？