文章编号:19115时间:2024-07-09人气:
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。
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 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。
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 |
PLS SEM 和SEM 在各种领域都有应用,包括:
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。
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