PLS-SEM的核心在于通过提取主成分和典型相关分析来捕捉自变量和因变量之间的复杂关系。具体而言,对于给定的p个因变量Y=(y1,...,yp)T和n个自变量X=(x1,...,xn)T,PLS-SEM首先通过主成分分析提取自变量中的第一主成分T1,并寻找因变量中的第一主成分U,使得T1与U之间的相关关系达到最大。然后,通过拟合Y与T1的...
当结构模型中加入了氛围感知变量后,共同富裕水平的被解释R2值增加到0.774,表明模型对于共同富裕的解释能力在中等至较大之间,模型解释力较好其次,数字化水平对于氛围感知的回归系数为0.703,p 值远小于0.001,且置信区间不包含0,这表明数字化水平对氛围感知具有显著的正向影响。 计算中介效应 在结构方程模型中,中介效应通常...
结构方程模型PLS-SEM(PartialLeast Squares Structural Equation Modeling)就是探讨不同变量间相互影响、关联程度的一种方法。以下面这个路径模型为例(例源SmartPLS):黄色方框表示实测变量(indicators,manifest variable,observerd variable),蓝色圆圈表示潜在变量(latent variable),圆圈里的数字表示决定系数(R2),箭头上的数...
具体而言,对于给定的p个因变量Y=(y1,...,yp)T和n个自变量X=(x1,...,xn)T,PLS-SEM首先通过主成分分析提取自变量中的第一主成分T1,并寻找因变量中的第一主成分U,使得T1与U之间的相关关系达到最大。然后,通过拟合Y与T1的回归方程来评估自变量对因变量的影响。如果拟合精度达到满意程度,则迭代结束;否则,将...
数字化水平对共同富裕产生影响的系数值为0.831,p值远小于0.001,且置信区间(0.797,0.860)不包含o,表明数字化对共同富裕水平的影响是正向显著的。其解释能力R2只有0.69,表明其单项度模型的解释力一般。 当结构模型中加入了氛围感知变量后,共同富裕水平的被解释R2值增加到0.774,表明模型对于共同富裕的解释能力在中等至较...
soil块中,OC的载荷和共同度很高,说明它与soil潜变量紧密相关。 对于只有一个显变量的块(如community和EMF),这些显变量完全定义了其潜变量,因此它们的权重、载荷和共同度都是1。 这些信息提供了有关PLS-PM模型中每个显变量与其潜变量之间关系强度和性质的重要见解。
——基于PLS-SEM的实证研究 文/吕立杰, 丁奕然 摘要:校长课程领导力是学校课程发展、教师专业发展与学生素养提升的重要保障。基于校长课程领导力的概念解读与维度分解,研究探讨了校长课程领导力的构成要素以及作用机制。以中小学校长为调研对...
运行PLS-SEM部分，可获得指标均值、标准差、因子载荷、t值、Cronbach’sα值、组合信度（CR）、AVE、AVE平方根与相关系数对比表以及R2（表示模型解释的方差比例）。通过Bootstrapping可得到假设检验结果，包括路径系数及其显著性。Blindfolding则提供Q2（拟合度）和GoF（模型的好度）值。Q2用于衡量构面的...
其解释能力R2只有0.69,表明其单项度模型的解释力一般。 当结构模型中加入了氛围感知变量后,共同富裕水平的被解释R2值增加到0.774,表明模型对于共同富裕的解释能力在中等至较大之间,模型解释力较好其次,数字化水平对于氛围感知的回归系数为0.703,p 值远小于0.001,且置信区间不包含0,这表明数字化水平对氛围感知具有显著...
PLS相对于CB-SEM对样本需求较少、PLS无需分析数据符合正态分配、能够处理多构面的复杂结构模型、可同时处理反映 型指标与形成型指标构面,且 PLS适合于理论之发展,而非理论之测试,因此PLS 特别适用于预测 (R2 )。 样本数在研究中扮演着重要角色...