研究人员手册：PLS SEM 与 SEM 的选择和使用

文章编号：19117时间：2024-07-09人气：

简介

偏最小二乘结构方程模型 (PLS SEM) 和结构方程模型 (SEM) 都是统计技术，用于检验测量变量之间的复杂关系。这两者在方法论和应用方面有关键区别。本手册旨在帮助研究人员了解 PLS SEM 和 SEM 之间的差异，并根据他们的研究目标和数据特性做出明智的选择。

PLS SEM 与 SEM 的对比

特征	PLS SEM	SEM
模型假设	数据可以是非正态分布的，并且测量误差可以存在	数据需要正态分布，并且测量误差必须不存在或很小潜在偏差敏感识别规则宽松可能导致错误推断缺乏对缺失数据的处理能力 SEM 的优点和缺点 优点：提供更全面的统计检验对潜在偏差的敏感性较低识别规则严格，可确保可靠的推断能够处理缺失数据缺点：对正态数据和测量误差的敏感性要求较高对多重共线性敏感，可能需要转换或删除变量实施和解释更复杂注重模型拟合，而不是预测能力 选择 PLS SEM 还是 SEM 研究人员在选择 PLS SEM 或 SEM 时应考虑以下因素：数据的性质：如果数据是非正态分布的或存在显着的测量误差，则 PLS SEM 可能是一个更好的选择。多重共线性：如果数据具有高水平的多重共线性，则 PLS SEM 可能更适合。研究目标：如果研究的重点是预测能力，则 PLS SEM 可能更合适。如果研究的重点是因果关系检验或模型拟合，则 SEM 可能更合适。技能和经验：研究人员还需要考虑自己对这两种技术的技能和经验水平。一般而言：对于探索性研究或预测建模，PLS SEM 可能是一个更好的起点。对于验证理论或进行因果推断，SEM 可能更合适。 结论 PLS SEM 和 SEM 都是有价值的统计技术，可用于检验复杂关系。研究人员应根据他们的研究目标、数据特性和技能水平仔细选择要使用的方法。通过理解这两种技术之间的差异，研究人员可以做出明智的选择，并确保他们的研究结果是可靠和有意义的。

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