pls-sem分析技术的作用，plssem模型

何时使用PLS-SEM和如何报告它的结果?(2)

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。

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。

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。

结构方程模型SEM

1、贝叶斯结构方程模型（Bayesian-SEM）是一种在统计分析领域广泛使用的复杂模型，尤其在变量多而样本量有限时，它能提供更为可靠的估计结果。

2、结构方程模型SEM作为第二代多变量数据分析技术，与第一代技术如多变量回归、logistic回归、方差分析、因子分析等不同，SEM分为CB-SEM（covariance-based SEM）和PLS-SEM（partial least squares SEM）。CB-SEM主要应用于理论模型验证，而PLS-SEM则用于模型探索和预测。

3、什么情况要用结构方程模型如下 1，当你需要研究多个变量之间的关系时：SEM可以同时考虑多个预测变量和结果变量之间的关系，研究变量之间的复杂关系。2，当你的数据包含缺失值时：SEM可以处理含有缺失值的数据，不需要像某些统计分析方法那样必须删除含有缺失值的行或列。

使用偏最小二乘法PLS的十大理由

(9) PLS能解决收敛问题。在某些情况下，模型可能无法收敛，使用PLS能避免这一问题，提供稳定的分析结果。(10) PLS简化了交互作用分析。在研究中，交互作用分析往往复杂且困难，而PLS通过简化过程，使得交互作用分析变得更加直观和容易。

原理解析：PLS-SEM的估计过程主要分为两步。第一步是建立外生（exogenous）变量与内生（endogenous）变量的测量模型，这一步通过PLS算法找到最能反映潜在结构的外在指标。第二步则是构建结构模型，描述内生变量之间的因果关系，通过迭代优化寻找最佳路径参数估计。

PLS-DA分析法的实施通常包括以下步骤：首先，收集并预处理数据，确保数据的准确性和完整性；其次，对数据进行偏最小二乘判别分析，找出区分不同类别的关键变量；接着，建立判别模型，使用找出的关键变量进行模型的构建；最后，验证模型的预测能力，评估模型在新数据上的表现。

偏最小二乘回归法(PLSR：partial least squares regression)：是一种新型的多元统计数据分析方法，它主要研究的是多因变量对多自变量的回归建模，特别当各变量内部高度线性相关时，用偏最小二乘回归法更有效。另外，偏最小二乘回归较好地解决了样本个数少于变量个数等问题。

PLS-DA分析法指的是偏最小二乘回归分析法。偏最小二乘回归分析法是一种统计学方法，与主成分回归有关系，但不是寻找响应变量和自变量之间最大方差的超平面，而是通过投影分别将预测变量和观测变量投影到一个新空间，来寻找一个线性回归模型。

博士论文里如何写PLS-SEM的报告分析?

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。

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）。

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。

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。

偏最小二乘法结构方程模型原理

原理解析：PLS-SEM的估计过程主要分为两步。第一步是建立外生（exogenous）变量与内生（endogenous）变量的测量模型，这一步通过PLS算法找到最能反映潜在结构的外在指标。第二步则是构建结构模型，描述内生变量之间的因果关系，通过迭代优化寻找最佳路径参数估计。

偏最小二乘法则侧重于找到潜变量与可测量变量之间的最佳匹配，本质上是OLS（最小二乘法）的一种扩展。贝叶斯方法则通过先验知识对潜变量进行假设，通过马尔科夫链蒙特卡洛（MCMC）抽样，将结构方程模型转化为一系列回归分析的具体实践。

偏最小二乘结构方程模型是一种统计分析方法，用于研究变量之间的因果关系和结构模型。偏最小二乘结构方程模型（Partial Least Squares Structural Equation Modeling，简称PLS-SEM）是一种多变量统计分析方法，用于研究变量之间的因果关系和结构模型。

为了完整呈现这种网络影响关系，微生物研究领域采用了结构方程模型（SEM）与偏最小二乘路径分析（PLS-PM）。结构方程模型是基于变量的协方差矩阵来分析变量之间关系的一种统计方法。它采用后验逻辑，通过构建网络结构模型，如“环境-植物生长-微生物群落-代谢物”，来模拟环境影响的路径。