数据驱动研究的工具：PLS SEM 与 SEM 的比较

前言

数据驱动研究在当今的商业和学术领域正变得日益重要。它允许研究人员从数据中获得有意义的见解，并做出明智的决策。偏最小二乘结构方程模型（PLS SEM）和结构方程模型（SEM）是数据驱动研究中广泛使用的方法。

PLS SEM 与 SEM 的概述

PLS SEM

• 一种预测性的建模技术，注重解释变量和预测变量之间的关系。
• 使用迭代算法来最小化预测误差，而不是最大化拟合优度，如 SEM 中那样。

SEM

• 一种验证性的建模技术，其目标是评估理论模型与观察数据之间的拟合度。
• 使用最大似然估计或广义最小二乘法来估计模型参数。

PLS SEM 与 SEM 的比较

特征	PLS SEM	SEM
目标	预测	验证
估计方法	迭代最小二乘法	最大似然估计或广义最小二乘法
对数据要求	对样本量要求较低	对样本量要求较高，且数据分布要符合正态分布
处理缺失值	可以处理缺失值	需要处理缺失值
测量变量的类型	连续和分类变量都可以	通常是连续变量
模型复杂性	可以处理复杂的模型	适合处理较简单的模型
软件包可用性	多种可用软件包（例如 SmartPLS、WarpPLS）	多种可用软件包（例如 AMOS、Mplus）

选择 PLS SEM 或 SEM 的准则

研究人员在选择 PLS SEM 或 SEM 时应考虑以下因素：

• 研究目标（预测还是验证）
• 数据特性（样本量、分布、缺失值）
• 可用的软件包
• 研究者的经验和偏好

总结

PLS SEM 和 SEM 是数据驱动研究中强大的工具，具有各自的优势和劣势。研究人员应该根据自己的研究目标和数据特点来选择最合适的技术。通过仔细考虑这些因素，研究人员可以利用这些方法获得有价值的见解并做出明智的决策。

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