何时使用PLSSEM：需要评估潜变量得分时：当研究涉及不能直接观测的潜变量，并希望通过模型估计这些潜变量的得分时，PLSSEM是一个合适的选择。数据非正态分布或模型复杂性较高：对于不符合正态分布假设的数据集，或者当模型包含多个复杂关系时，PLSSEM能够更好地处理这些复杂性。对估计速度和模型解释性有较...
本文探讨了偏最小二乘结构方程建模（PLS-SEM）的应用场合和结果报告策略，基于Hair等人在2019年发表于《欧洲商业评论》的研究论文。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...
您好,用R去处理PLS-SEM的话,最近有本新出的书叫《Partial Least Squares Structural Equation Modeling (PLS-SEM) Using R》,他是使用R中的SEMinR软件包处理的,这本书是开放的,你可以上lnkd.in/dHqKQcXX看看,然后一般常用处理PLS的话,有挺多的,例如PLS graph 3.0,Smart PLS,Visual PLS。您说的PLSPM,也是可...
PLS-SEM对于数据的分布假设没有要求,这显然是在社会科学研究中使用PLS-SEM的一个优势,但这并不是一个充分理由。 在大样本的情况下,CB-SEM的最大似然估计性对于违反正态性是稳定的。如果数据样本较小,CB-SEM可能会产生异常结果。而此时,PLS-SEM表现出更强的稳定性。 但是,需要注意的是,在样本数据量较小的...
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...