PLS SEM 与 SEM 的统计原理：深入比较

偏最小二乘结构方程模型 (PLS SEM) 和结构方程模型 (SEM) 都是多变量统计技术，用于研究多元变量之间的关系和因果效应。虽然它们具有相似的目标，但它们在统计原理和应用方面存在一些关键差异。

统计原理

PLS SEM

PLS SEM 是一种基于方差的统计技术。它使用主成分回归 (PCR) 和偏最小二乘回归 (PLSR) 来识别变量之间的潜在关系结构。PLS SEM 的主要目标是最大化相关结构，即多元相关系数。"相关" 在 PLS SEM 中起着关键作用，因为变量之间的相关性被解释为潜在结构的指标。

SEM

SEM 是一种基于协方差的统计技术。它使用协方差矩阵和路径分析来研究变量之间的因果关系。SEM 的主要目标是拟合一个模型，该模型可以最好地解释观察到的数据，同时考虑潜在变量和测量误差。在 SEM 中，强调的是变量之间的因果关系，而不是相关性。

关键差异

PLS SEM	SEM
统计基础	方差	协方差
目标	最大化相关结构	拟合因果模型
指标	相关性	因果关系
假设	多元正态分布	多元正态分布、线性关系、因果关系

应用

PLS SEM 和SEM 在各种领域都有应用，包括：

• 市场营销
• 管理信息系统
• 心理学
• 健康科学

PLS SEM 通常用于探索性研究和预测模型的开发。它特别适用于数据量较小、测量误差较大或变量之间存在共线性等情况。另一方面，SEM 通常用于验证性研究和因果模型的检验。它需要大量、高质量的数据，并且假设变量之间存在线性关系和因果关系。

优点和缺点

PLS SEM

优点：

• 适用于小型样本和有共线性的数据
• 可以预测模型而不假设因果关系
• 易于解释和沟通

缺点：

• 不适合因果建模
• 对测量误差敏感
• 结果的准确性取决于数据中包含的信息

SEM

优点：

• 可以检验因果关系
• 考虑测量误差和潜在变量
• 提供对模型拟合的全面评估

缺点：

• 需要大量、高质量的数据
• 假设线性关系和因果关系
• 模型复杂，解释和沟通可能具有挑战性

选择哪种技术

选择 PLS SEM 或 SEM 的最佳技术取决于研究问题、可用数据和建模目标。一般来说：

• 如果研究目标是探索潜在结构和预测模型，并且数据量较小或有共线性，则 PLS SEM 是一个好的选择。
• 如果研究目标是检验因果关系，并且有大量、高质量的数据，则 SEM 是一个更好的选择。

结论

PLS SEM 和 SEM 都是强大的多变量统计技术，用于探索多元变量之间的关系。虽然它们具有相似的目标，但它们在统计原理、应用和优缺点方面存在一些关键差异。通过了解这些差异，研究人员可以选择最适合他们的研究问题和建模目标的技术。

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