我现在收集了许多实验前置条件和测定指标的数据，实验前置条件中的几个可以合并起来，测定指标也有几个可以合并，但是并不是每条研究都会提供充分的实验前置条件和测定所有指标，相当于我现在手头的数据缺失很多，多的有上千条，少的只有一二百条。这种情况下，还能做结构方程模型吗
结构方程模型 (SEM) 是一种处理复杂关系，特别是潜在变量间关系的有力工具。然而，SEM对数据完整性有相当高的要求。你的情况中，数据缺失很多，可能对SEM的应用产生影响。
数据缺失对SEM分析的影响取决于缺失数据的类型（如随机缺失或非随机缺失），以及缺失的程度。当数据缺失是随机的，一些现代SEM软件（如 Mplus 或Lavaan包在R语言中）可以使用全信息最大似然估计（FIML）等高级技术处理缺失数据。这些技术假设数据是随机缺失的，并能在这种情况下提供无偏的估计。
然而，如果数据缺失是系统性的，或者缺失程度过高（比如，大部分观测值都缺失），这可能会使结果产生偏差，使模型估计变得困难，因此并不建议在这种情况下使用SEM。
在你的情况下，虽然你有一些数据缺失，但是否可以使用SEM取决于缺失数据的性质以及你具体的研究目标。如果你决定进行SEM，建议使用适合处理缺失数据的软件和方法，并在报告结果时，注明数据缺失的问题及其可能的影响。同时，对结果的解释应保持谨慎。如果可能的话，寻找补充数据或使用其他统计方法可能是更好的选择。