发展了新的模型和统计方法以更精确地分析更加复杂的数据。结构方程模型的贝叶斯方法使用先验信息，得到更准确的参数估计、潜在变量估计以及用于模型比较的统计量，并且在小样本情况下能得到更稳健的结果。香港中文大学统计系李锡钦讲座教授的专著《结构方程模型——贝叶斯方法》概括了本学科的近期发展，并有如下特点：示范如何使用强大的统计计算工具得到贝叶斯结果；讨论用于模型比较的贝叶斯因子和偏差信息准则；涵盖多种复杂的模型；通过模拟研究以及来自工商管理学、教育学、心理学、公共卫生和社会学的实际数据说明所提出的方法；通过辅助网页提供的程序代码以及数据集示范免费软件WinBUGS的应用。《结构方程模型——贝叶斯方法》可作为不同领域(包括统计学、生物统计学、商学、教育学、医学、心理学、公共卫生与社会学等)的教师、学生和研究人员学习统计分析、统计方法的工具书。点击链接进入英文版：Structural Equation Modelling: A Bayesian Approach