PLS SEM 与 SEM：适用于不同研究设计的解决方案

引言

结构方程模型 (SEM) 和偏最小二乘结构方程模型 (PLS SEM) 都是用于评估复杂社会科学关系的强大统计技术。这两种技术在适用的研究设计方面存在着一些关键差异，理解这些差异对于选择最适合特定研究目标的技术至关重要。

PLS SEM

PLS SEM 是一种用于预测模型的统计技术。它使用变异最大化的原则来估计模型中的路径系数，该原则旨在最大化预测方差和因变量之间的协方差。PLS SEM 特别适用于以下情况：探索性研究，其中对变量之间的相互关系知之甚少。样本量较小，无法使用传统 SEM 技术。测量误差较高，或者存在缺失值。研究涉及非正态数据。

SEM

SEM是一种用于确认模型的统计技术。它使用最大似然估计或贝叶斯估计来估计模型中的路径系数，该方法旨在找到最符合观察数据的模型。SEM 特别适用于以下情况：验证性研究，其中对变量之间的相互关系已经有了明确的理论假设。样本量较大，可以获得准确的路径系数估计。测量误差较低，缺失值较少。研究涉及正态分布的数据。

PLS SEM 和 SEM 之间的关键差异

PLS SEM 和 SEM 之间的关键差异在于其目的是不同的。PLS SEM 专注于预测，而 SEM 则专注于确认。这导致了它们在以下方面的差异：估计方法： PLS SEM 使用变异最大化，而 SEM 使用最大似然或贝叶斯估计。样本量要求： PLS SEM 对样本量要求较低，而 SEM 则需要更大的样本量。测量误差敏感性： PLS SEM 对测量误差不那么敏感，而 SEM 则对测量误差更敏感。非正态数据： PLS SEM 可以处理非正态数据，而 SEM则要求正态分布的数据。

选择合适的技术

选择 PLS SEM 或 SEM 的最佳技术取决于特定研究的目标、数据类型和样本量。对于探索性研究、样本量小、测量误差高或涉及非正态数据的研究，PLS SEM 是一个不错的选择。对于验证性研究、样本量大、测量误差低且涉及正态分布数据的研究，SEM 是一个更合适的选择。

结论

PLS SEM 和 SEM 是评估复杂社会科学关系的两种强大的统计技术。通过了解这两种技术的差异及其适用于不同研究设计的特点，研究人员可以做出明智的选择，选择最适合其研究目标的技术。

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