在社会科学各研究领域的多变量问题中，研究人员经常会碰到不能准确或直接测量的潜变量.而传统的统计方法在处理这方面问题时会有很大的局限性，因此一般通过建立结构方程模型(SEM)来解决此类问题.目前研究的SEM包括测量模型及结构模型两个部分，因此可以有效地处理及检验显变量和潜变量（或潜变量和潜变量）之间关系，故而是一种实用的多元统计方法.　　成分数据是经常存在于社会科学等领域的一类特殊数据，即成分数据中各向量满足定和限制及非负性.本文主要将结构方程模型的偏最小二乘回归应用于成分数据中，且通过实例分析得到该模型具有较高的拟合度.在实例研究中先对旅游服务及旅游业发展之间的关系进行分析，而后加入旅游投资来研究三者之间的关系.通过实例分析可知模型中的符号权重和各有利弊，因此对这一方法进行了些许修正，以让该方法更为合理有效.　　本文分为五章:　　第一章:绪论.介绍了全文的研究目的及其意义.此外，阐述了结构方程模型的相关知识与国内外主要研究现状，并指出了本文研究的内容.　　第二章:成分数据及其线性回归简介.主要介绍了成分数据的相关知识、成分数据的线性回归模型及其性质.　　第三章:单形空间中有两个潜变量的SEM的PLS回归.先简单介绍了SEM的基本模型，之后主要描述了含两个潜变量且所有变量均为成分数据时的回归模型，并进行了实例分析.　　第四章:单形空间中含多潜变量结构方程模型的PLS回归.主要介绍了多元潜变量且所有变量均为成分数据时的回归模型，并进行了实例分析.　　第五章:总结与展望.归纳了全文的主要内容，并给出了未来有可能研究的一些方向.