为您的研究选择 PLS SEM 或 SEM：全面的指南

引言

偏最小二乘结构方程建模 (PLS SEM) 和结构方程建模 (SEM) 都是用于测试复杂理论模型的多元统计技术。虽然这两种技术都有相似之处，但它们在适用性、假设和分析目标方面存在一些关键差异。本文旨在为研究人员提供一个全面的指南，帮助他们了解 PLS SEM 和 SEM 之间的区别，并根据他们的研究目标选择最合适的技术。

PLS SEM 与 SEM：概述

PLS SEMPLS SEM 是一种多元统计技术，用于测试复杂理论模型。它基于偏最小二乘 (PLS) 回归，这是一种用于最大化因变量与自变量之间协方差的方法。PLS SEM 旨在预测因果关系，但与传统 SEM 不同，它不需要对数据分布做出严格的假设。SEMSEM 是一种多元统计技术，用于测试复杂理论模型。它基于协方差结构分析，这是一种估计多个变量之间关系的方法。SEM 旨在确定测量变量与潜变量之间的关系，这些潜变量代表潜在的结构或概念。

PLS SEM 与 SEM：关键差异

PLS SEM 和 SEM 之间的主要差异如下表所示：| 特征 | PLS SEM | SEM ||---|---|---|| 假设 | 对数据分布没有严格假设 | 要求正态分布 || 目标 | 预测因果关系 | 确定测量变量与潜变量

---

---

相关标签： 为您的研究选择、 SEM、 PLS、 SEM、 全面的指南、 或、

上一篇：PLSSEM与SEM用于预测模型的利弊比较

下一篇：PLSSEM与SEM理解其优点缺点和适用情况