大家好，我是一名结构方程模型的初学者，跟着简单的demo自己试着做了一下练习，也顺利的出了结果，并用semopy自带的可视化功能导出了结果图片，但有个地方看不懂，请赐教：潜变量（self_efficacy）和它下面的5个观测变量（No_worse_than_others等）之间的箭头以及上面的数字、p-val是什么含义啊？为什么会有一个箭头上的数值是1且没有p-val？同样的问题还出现在潜变量（Satisfied_work）和它下面的6个观测变量之间。
代码如下：
```python
# 模型设计
design = '''# regressions
Income ~ Academic_qualifications
Satisfied_work ~ System + Academic_qualifications + Income + \
Staff_establishment + Self_efficacy
# measurement model
Self_efficacy =~ No_worse_than_others + Owning_good_qualities + \
Be_able_to_work_well + Affirming_oneself + \
Looking_forward_to_being_respected
Satisfied_work =~ Satisfied_income + Satisfied_safe + Satisfied_time + \
Satisfied_environment + Satisfied_promote + Satisfied_total
# residual correlations
Self_efficacy ~~ Academic_qualifications + Income
'''
model_sem = semopy.Model(design)
# 参数呈现
coe = model_sem.fit(mydata)
print(coe)
# 参数表
result = model_sem.inspect()
print(result)
# 模型拟合指数
goodness = semopy.calc_stats(model_sem)
print(goodness.T)
# 可视化
g1 = semopy.semplot(model_sem, 'lesson8_Result.png')
g1
print(g1)
导出的结果图片如下：
