一，樣本
小樣本容易導致收斂失敗，不恰當的解，低估引數值，因此樣本量規定如下：
loehlin(1992)提出，乙個有2-4個因素的模型，至少100個樣本，200個更好 ,因此小於100個樣本也就不適合使用amos
bentle and chou (1987)提出樣本數至少為估計引數的5倍（根據經驗法則估計引數為觀察變數的2倍）
二，引數估計方法
在sem分析中，提供5種模型估計的方法如圖：
一般化最小平方法（generalized least squares）未加權最小平方法（unweighted least squares）尺度自由最小二乘法（scale-free least squares）漸進分布自由法（asymptotically distrubution-free）
最廣泛使用的估計模型為ml估計法。（kelloway, 1998）只有是大樣本並且假設觀察資料符合多變數正態性，卡方檢驗才可以合理使用,但是當觀察變數是次序性變數，且嚴重地呈現偏度或高狹峰等非正態性分布情形時，ml的估計值，標準誤和卡方值檢驗的結果，都是不適當，不可信的，最好使用wls法（余民寧，2006）或者使用bootstrap。wls法不像gls法與ml法，受到資料須符合多變數正態性的假定限制，但需要很大樣本量，一般要1000以上（diamantopoulos&siguaw, 2000)。,gls與ml法一樣。
在估計方法與樣本大小關係方面， hu（1992）與其同事發現，若是樣本資料符合正態性假定，則使用ml法的樣本數最好大於500，如果樣本數少於500，則使用gls法來估計會獲得較佳結果，boomsma(1987,p.4)建議使用極大似然法估計結構方程模型時，最少樣本為200，少於100會得出錯誤結果。
adf法樣本數要大於1000（introduction lisrel-estimation）
三，模型
模型中潛在因素至少應為2個（bollen,1989,）
量表最好為7點尺度（lubke&muthen, 2004）
每個潛在構面至少要3個題目，5~7題為佳（bollen,1989）
每乙個指標不得橫跨到其他潛在因素上（cross-loading<0.4）(hair et al., 1998)
問卷最好引用知名學者，盡量不要自己創造
理論框架要根據學者提出的理論作修正
模型主要構面維持在5個以內，不要超過7個
綜上問卷問題題數設定一般在20左右
會計人必知的實務基礎知識
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