偏最小二乘结构方程模型（PLS-SEM）是一种研究因果关系的统计工具，它分为测量模型和结构模型。测量模型中，反映型和形成型是两种主要的分析方式，分别表示潜变量通过指标表达或由指标形成。对比基于协方差的结构方程模型（CB-SEM），PLS-SEM侧重于评估参数的方差，更关注影响因变量的外生变量。其结果报告...
PLS-SEM的起源可追溯至瑞典计量经济学家赫尔曼·沃德，起源于化学工程领域，通过主成分分析和普通最小二乘法的结合进行模型估计。选择PLS-SEM时，研究者应考虑以下关键因素：需要评估潜变量得分的情况数据非正态分布或模型复杂性较高对估计速度和模型解释性有较高要求数据样本量相对较小，但仍需有效建模在...
PLS-SEM中的样本量(Sample size)问题 PLS-SEM一直以可以用较少的样本量完成统计分析而著称,论文中阐述道尽管PLS-SEM提供了当模型包含多个结构和大量项目时样本量较小的解决方案,但一些学者在一些可以获得大量样本的情况下仍然使用较小的样本量得到研究结果,这样的做法一定程度上损害了PLS-SEM的声誉。 有学者表示PLS...
PLS-SEM是通过主成分分析法和普通最小二乘法的结合来估计部分模型结构的统计分析方法。 选择PLS-SEM时应初步考虑的因素 CB-SEM通常由LISREL或AMOS等软件执行,以数据的协方差矩阵为基础,考虑共同方差来估计模型参数;而PLS-SEM是以数据的方差为基础,通过解释和使用总方差评估模型参数。 作者根据过去的理论文献,提出了...
为了全面、准确地评估安吉白茶产业数字化对共同富裕的影响,本案例采用了偏最小二乘结构方程模型(PLS-SEM)作为实证分析方法。PLS-SEM是一种结合了主成分分析、典型相关分析和普通最小二乘法的多元统计方法,能够有效处理复杂的因果关系和潜在变量。 数据来源
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，此时PLS-SEM的稳定性更强。但在小样本且数据分布非正态时，仍可能影响PLS-SEM的结果，如使用拔靴法处理非正态数据可能导致峰态与偏态分布。因此，选择PLS-SEM时应...
结构方程建模（Structural Equation Modeling, SEM）是一种统计分析方法，旨在揭示观察到的变量之间的潜在关系。其中，偏最小二乘法（Partial Least Squares, PLS）是一种常用的结构方程建模方法，其特点是对多个潜在变量进行同步建模。本文将介绍结构方程建模数据的PLS分析方法。2. 研究设计 2.1 数据收集 本研究收集了...
$unidim:单维性(Unidimensionality)检验用于评估反映型模型中观测变量是否测量同一概念。$gof:拟合优度(Goodness-of-Fit)提供了模型总体拟合质量的量化评估。$boot:引导法结果(Bootstrap Results)用于评估路径系数、负荷和其他模型参数的稳健性和显著性。$data:数据矩阵(DataMatrix)是进行PLS-PM分析的原始数据集。
文章探讨了在信息系 统研究中，利用部分最小二乘结构方程模型（Partial Least Squares Structural Equation Modeling, PLS-SEM）进行因果预测模型选择的标准。研究表明，尽管 PLS-SEM 的研究人员通常强调其分析的因果预测性质，但模型评估不能仅依赖于旨在评估路径模型解释力的标准。为了充分利用 PLS-SEM 中...