PLS-SEM，plssem模型

博士论文里如何写PLS-SEM的报告分析?

1、在博士论文中撰写PLSSEM的报告分析时，应包含以下几个关键部分： 模型概述 简要介绍PLSSEM：说明PLSSEM是一种研究因果关系的统计工具，分为测量模型和结构模型，并强调其在评估参数方差和关注外生变量方面的特点。 测量模型分析 反映型和形成型分析：分别说明潜变量是如何通过指标表达或由指标形成的。

2、PLS-SEM分析后，将产出指标如各项目的均值、标准差、因子载荷、t值、Cronbach’s α值、CR值、AVE值、相关系数对比表以及R值。假设检验则通过Bootstrapping计算得到路径系数及其显著性。盲折算得到Q和GoF（拟合度）。

3、PLS-SEM在处理小样本量时表现优异，但若在数据量充足时仍采用小样本进行研究，这可能损害该方法的声誉。实际上，样本规模在模型包含多个结构与大量项目时尤为重要。样本的异质性越强，需要的抽样误差越小，因此小样本规模是否合理，还需考虑数据的其他特征。

4、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。

PLS+SEM:基于偏最小二乘法的结构方程模型-plssem-T330

1、PLS-SEM与SEM的关系 本文将介绍基于偏最小二乘法的SEM（PLS-SEM）的命令：plssem。该命令由Venturini and Mehmetoglu(2019)编写。SEM（结构方程模型）与传统统计方法（如线性回归、多元回归等）不同，SEM在更广泛的意义上，是一个联立方程估计模型，其方程的两边可以包括单项或/和多项变量。

何时使用PLS-SEM和如何报告它的结果?(2)

1、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。

2、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。

3、模型概述 简要介绍PLSSEM：说明PLSSEM是一种研究因果关系的统计工具，分为测量模型和结构模型，并强调其在评估参数方差和关注外生变量方面的特点。 测量模型分析 反映型和形成型分析：分别说明潜变量是如何通过指标表达或由指标形成的。

4、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。

5、报告PLS-SEM结果时，需要关注反映性变量的因子载荷、克朗巴哈系数法（Cronbachs Alpha）、rho-A、组合信度（Composite Reliability）和平均抽取变异量（AVE）等指标。这些指标体现了构面的信度与效度。同时，还需关注HTMT（异质-单质比率）以评估构面间的区分效度。

6、PLS-SEM可用于探索组织行为、领导力、员工满意度和绩效等因素之间的关系。它可以帮助研究者理解企业战略、组织文化和员工行为之间的关联，并评估其对组织绩效的影响。市场营销研究。PLS-SEM在市场营销研究中被广泛用于分析消费者行为、品牌形象、产品特征和市场定位等因素之间的关系。