PLS SEM 与 SEM 的模型构建和评估：详细分析

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导言

偏最小二乘结构方程建模 (PLS SEM) 和结构方程建模 (SEM) 是两种用于检测潜在变量之间关系的技术。它们在商业、社会科学和自然科学等各个领域中得到了广泛的应用。本文将深入分析 PLS SEM 和 SEM 的模型构建和评估过程，重点关注它们的相似之处和差异。

模型构建

潜在变量的识别：

在 PLS SEM 和 SEM 中，潜在变量都是未直接测量的抽象概念。通过观察变量 (即指标) 来推断潜在变量。

指标的选择：

对于每个潜在变量，必须选择一组指标来测量它。指标应是可靠的和有效的，并且它们应该明确地代表潜在变量。

测量模型的构建：

测量模型指定了观察变量与潜在变量之间的关系。在 PLS SEM 中，通常使用单因素模型，其中每个观察变量只与一个潜在变量相关。在 SEM 中，允许多指标测量，其中观察变量可以与多个潜在变量相关。

结构模型的构建：

结构模型指定了潜在变量之间的关系。它可以包括回归路径、相关路径或两者兼有。PLS SEM 和 SEM 都使用路径系数来表示这些关系。

PLS SEM 与 SEM 在模型构建方面的差异：

单因素测量模型（PLS SEM）与多指标测量模型（SEM）PLS SEM 中没有显式错误项，而 SEM 中有

模型评估

整体模型拟合：

整体模型拟合评估模型的整体表现。在 PLS SEM 中，通常使用 R² 和调整 R² 来度量拟合度。在 SEM 中，χ² 检验、CFI 和 TLI 是常用的拟合度指标。

路径系数的显著性：

路径系数的显著性测试确定了潜在变量之间关系的统计显着性。在 PLS SEM 和 SEM 中，使用 t 检验或 z 检验来进行显著性检验。

预测相关性：

预测相关性评估模型预测观察变量的能力。在 PLSSEM 中，Q² 是一种常用的预测相关性度量。在 SEM 中，通常使用预测 R² 或交叉验证 R² 来评估预测能力。

指标可靠性和效度：

指标可靠性和效度评估指标的测量质量。在 PLS SEM 中，使用 Cronbach's α 和复合信度来评估可靠性。在 SEM 中，使用构念信度和平均方差抽取 (AVE) 来评估效度和可靠性。

PLS SEM 与 SEM 在模型评估方面的差异：

PLS SEM 使用 R² 和调整 R²，而 SEM 使用 χ² 检验、CFI 和 TLIPLS SEM 没有显式考虑模型中的错误项

讨论

PLS SEM 和 SEM 在模型构建和评估方面既有相似之处，也有差异。PLS SEM 通常用于探索性研究或预测模型，它不严格考虑模型中的错误项。SEM 更适合于验证性研究，它提供更全面的模型评估和错误项处理。选择合适的技术取决于研究的目的和数据的性质。对于探索性研究或关注预测，PLS SEM 可能是一个不错的选择。对于验证性研究或需要严格错误项处理，SEM 更合适。结论PLS SEM 和 SEM 都是用于检测潜在变量之间关系的强大技术。通过了解它们的模型构建和评估流程中的相似之处和差异，研究人员可以根据研究目的和数据的特征选择最合适的方法。

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