Некоторые преимущества использования структурного моделирования в анализе данных по сравнению с обычной регрессией:

• Возможность работы с большим количеством переменных. 4 В задачи метода входит суммирование этих переменных, определение степеней родства между ними, оценка качества измерительных инструментов, контроль ошибки измерения как для каждой из измеряемых (актуальных) переменных, так и для латентных, неизмеряемых переменных. 4
• Выявление латентной линейной зависимости. 1 Метод позволяет строить линейный график для каждого испытуемого, соотносить индивидуальные зависимости друг с другом, определять характер разброса, причины выявленных различий. 1
• Возможность работы с данными, которые не соответствуют привычному распределению (многомерно ненормальные данные) и с пропущенными данными. 2
• Возможность включить в модель гипотезы, касающиеся ошибок измерения и их влияний на отношения между переменными. 4