这项研究试图揭示澳大利亚流感病例数与天气之间的关系。 该结果已通过使用结构方程模型 (SEM) 进行假设，本文将对其进行评估。 事实上，可以通过某些合适的程序来评估形成性测量模型和结构模型。 同时，该模型可以通过线性回归方法进行近似。 因此，可以应用对 Hayes 的 PROCESS 模型的回归，以确定预期的模型，其中包括中介和调节效应。 此外，格兰杰因果关系检验还可用于检查自变量（例如，温度、Wettest_1、CO2 浓度、风速和流感病例）之间的假设因果关系。 最终结果是 Hayes 的 PROCESS Model 91 是最合适的，二氧化碳是中等因素。 本研究还将解释为什么规定的 Hayes 的 PROCESS Model 91 已被用于建议的回归模型近似于 SPSS 数据分析的因果关系。
