PLS SEM 与 SEM 的假设检验：深入比较

引言

偏最小二乘法结构方程模型（PLS-SEM）和结构方程模型（SEM）是两种广泛用于社会科学研究的统计建模技术。尽管它们都旨在评估潜在变量之间的关系，但它们在假设检验方法上却存在显着差异。

PLS-SEM 的假设检验方法

PLS-SEM 采用一种基于方差的假设检验方法。它通过以下步骤来检验假设：1. 估计模型参数：使用偏最小二乘法（PLS）算法估计模型参数，包括路径权重、截距和残差方差。2. 计算 T 值：对于每个估计参数，计算其 T 值，即估计值除以其标准误差。3. 比较 T 值与临界值：将 T 值与预先指定的临界值进行比较（通常为 1.96，对应于 0.05 的双尾显著性水平）。如果 T 值大于临界值，则拒绝零假设（即假设路径权重为 0）。

SEM 的假设检验方法

另一方面，SEM 使用更多基于拟合的假设检验方法。它通过以下步骤来检验假设：1. 拟合模型：使用最大似然法或其他拟合函数拟合模型。2. 计算拟合指标：计算拟合指标

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