PLS-SEM比传统SEM方法具有多项优势,包括: 灵活性,PLS-SEM可以处理各种数据类型,包括连续变量、分类变量和序数变量。它也不那么容易受到正态性假设违规的影响。 鲁棒性,PLS-SEM不太受多重共线性和小样本量的影响,使其在存在这些问题的情况下更可靠。 预测能力,PLS-SEM非常重视预测准确性,这使其非常适合以预测为主...
关于分布假设，PLS-SEM的一大优势在于其对于数据分布假设的宽容性。这使得该方法在社会科学研究中应用广泛。然而，选择PLS-SEM不能仅基于此优势，还需综合考虑其他因素。在大样本情况下，CB-SEM（基于最大似然估计的结构方程模型）对非正态性的稳定性较高，而在小样本情况下，CB-SEM可能会导致异常结果，...
(4) PLS具有强大的预测能力。通过优化内生变量的解释能力，PLS能够提高模型的预测效度，应用于复杂模型的构建与预测。(5) PLS能够处理复杂的模型结构。在面对超过10个构面的模型时，PLS能避免SEM可能遇到的收敛问题，提供一种更稳定、可靠的分析方法。(6) PLS适用于探索性研究。在开发新的理论框架或模...
PLS-SEM相较于传统的协方差结构方程模型（CB-SEM），在处理非正常分布数据和模型复杂性方面具有优势，尤其在社会科学领域的多个学科，如组织管理、营销管理等，近年来得到了广泛应用。
非正态数据、不完整数据时表现更好。因此，在实证研究中，PLS-SEM的应用日益广泛。总之，PLS-SEM的出现为结构方程建模提供了新的途径，特别是在处理复杂模型、小样本数据、非正态数据和不完整数据时。PLS-SEM与COV-SEM各有优势和适用场景，选择合适的方法取决于研究的具体需求和数据特性。
近年来,随着偏最小二乘法(PLS)的快速发展,结构方程模型(SEM)似乎逐渐被淡化,甚至于有人说未来偏最小二乘法(PLS)将彻底取代结构方程模型(SEM)?其实这种说法是错误的,SEM和PLS各有各有的优势和短板,不存在谁能取代谁。(往期文章:别...
相对于传统的统计方法(如SEM),PLS对样本需求较少,这使得它在处理小样本数据或数据不好采集的情况下更为有效。此外,PLS无需分析数据符合正态分布,这在很大程度上放宽了数据预处理的要求,提高了模型的稳健性。在模型构建、预测和解释以及多元统计分...
笔者查阅了近年来的相关文献发现,多数文献指出PLS路径模型进行综合评价有着其他方法没有的优势,具体可以归纳为四点:第一,克服多重相关性和共线性的影响;第二,相比CB-SEM,分布假定很弱;第三,样本容量要求没有CB-SEM高,适合小样本情形;第四,是一种客观的综合评价方法。但是,目前没有文献在综合评价框架下对这些...
SmartPLS是一种采用偏最小二乘法的结构方程模型分析软件,适用于小样本、复杂模型及非正态数据集。 SmartPLS:一款强大的结构方程模型分析工具 SmartPLS的定义与基本概念 SmartPLS是一款专门用于结构方程模型(SEM)分析的软件工具。结构方程模型是一种统计分析方法,它允许研究者测试一组关于变量间关...