PLS SEM vs. SEM：选择适合您研究的最佳方法

结构方程建模（SEM）和偏最小二乘结构方程建模（PLS SEM）都是两种统计建模技术，用于研究潜在变量之间的关系。这两种方法在使用领域、建模能力和优势方面存在着一些关键差异。

PLS SEM 和 SEM 的区别

| 特征 | PLS SEM | SEM | |---|---|---| | 数据要求 | 正常性要求较低，样本量较小 | 严格的正常性要求，样本量较大 | | 估计方法 | 基于非参数 Bootstrap | 基于传统统计方法 | | 预测能力 |强调预测准确性，即使牺牲模型拟合度 | 强调模型拟合度，即使牺牲预测准确性 | | 适用性 | 对于数据不正常的复杂模型和预测研究 | 对于数据正常的模型确认和理论检验 | | 潜在变量测量 | 允许使用反映性指标和形成性指标 | 主要使用反映性指标 | | 中介分析 | 对中介效应的分析更灵敏 | 对中介效应的分析不太灵敏 |

选择适合您研究的方法

选择 PLS SEM 或 SEM 时，应考虑以下因素：数据类型和大小：PLS SEM 适用于数据分布不正常的复杂模型和小样本量，而 SEM 适用于数据分布正常的模型和较大样本量。研究目标：PLS SEM 强调预测准确性，而 SEM 强调模型拟合度。根据您研究的目的，选择相应的方法。潜在变量的测量：PLS SEM 允许使用反映性指标和形成性指标，而 SEM 主要使用反映性指标。选择与您潜在变量测量方式相一致的方法。中介分析的重要性：PLS SEM 对中介效应的分析更灵敏，如果您关注中介机制，这是理想的选择。

示例

以下是在不同研究场景中选择 PLS SEM 或 SEM 的示例：预测消费者购买意愿：预测模型复杂，数据分布不正常，样本量较小。PLS SEM 是合适的方法。验证理论模型：模型简单，数据分布正常，样本量较大。SEM 是更合适的选择。探索潜在变量的形成性指标：潜在变量由多项指标组成，这些指标衡量了不同方面，而不是一个单一的维度。PLS SEM 是合适的方法。分析介导消费者态度对行为的影响：研究者希望了解中介效应。PLS SEM 是更灵敏的选择。

结论

PLS SEM 和 SEM 都是强大的统计建模技术，适用于不同的研究目的。通过考虑数据特征、研究目标、潜在变量测量和中介分析的重要性，研究人员可以选择最适合其研究的最佳方法。记住，模型的选择是一个权衡过程，涉及优化预测准确性、模型拟合度和数据要求。

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