基于PLS-SEM的中国高等教育学生满意度测评研究的简单介绍

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、在偏最小二乘结构方程模型中，变量被视为潜在构念或观测指标，通过建立模型来探索它们之间的因果关系和影响路径。与传统的结构方程模型相比，PLS-SEM更加灵活和适用于小样本研究，因为它不要求数据满足严格的分布假设，并且可以同时估计模型的潜在因子和观测指标。

5、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。

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。

如何实现pls-sem算法?

1、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。

2、进行测量模型处理，列出每个潜在变量与其对应测量条目的关系，注意顺序。例如，若Support包含4道题，对应数据集中第2-5列。根据模型中变量的类型，确定每个潜在变量属于模式A或模式B。使用plspm()函数进行偏最小二乘法结构方程模型的运算。参数设置参考plspm包的用法文档，最后查看结果。

3、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。

4、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。

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。

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、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 中因果预测的目的，研究人员必须了解各种标准的有效性。

何时使用PLS-SEM和如何报告它的结果?(1)

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。

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。

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。

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。

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。