SEM与PLS-SEM：结构方程模型的两种方法及其差异详解355

结构方程模型(Structural Equation Modeling, SEM)是近年来在社会科学、管理科学等领域广泛应用的一种统计分析方法，它能够同时检验多个变量之间的复杂关系，并评估模型的整体拟合度。然而，SEM并非单一的方法，而是包含多种不同的估计方法。其中，基于协方差矩阵的SEM (covariance-based SEM, CB-SEM) 和基于方差的SEM (variance-based SEM, PLS-SEM)是两种最为常用的方法，它们在理论基础、适用条件、分析结果解读等方面存在显著差异，选择哪种方法取决于研究目的和数据的特点。

本文将深入探讨CB-SEM和PLS-SEM的区别，帮助读者更好地理解这两种方法，并根据自身研究需求选择合适的方法。

一、 CB-SEM (基于协方差矩阵的SEM)

CB-SEM，也称为基于共方差矩阵的SEM，是一种基于验证性因素分析(Confirmatory Factor Analysis, CFA)的统计方法。它主要关注的是模型的拟合优度，即模型与样本数据的吻合程度。CB-SEM的目标是检验预先设定好的模型是否与数据相符，并估计模型参数的显著性。在CB-SEM中，研究者需要明确定义变量之间的关系，并设定相应的测量模型和结构模型。然后，利用最大似然法(Maximum Likelihood Estimation, MLE)或其他估计方法，估计模型参数，并通过各种拟合指标(如χ², GFI, AGFI, RMSEA, CFI, TLI等)评估模型的拟合优度。

CB-SEM的主要特点如下：
强调模型拟合度：CB-SEM高度关注模型与数据的拟合程度，需要较大的样本量以确保估计结果的可靠性。
检验理论模型：CB-SEM更适合用于检验已经建立的理论模型，评估模型的有效性。
需要较大的样本量：由于其对样本量敏感，CB-SEM通常需要较大的样本量才能获得可靠的结果。
对数据分布有要求：CB-SEM对数据的正态性有一定的要求，如果数据严重偏离正态分布，可能会影响估计结果的可靠性。
更注重模型的整体拟合度：CB-SEM更注重模型整体的拟合度，而不是单个参数的显著性。

二、 PLS-SEM (基于方差的SEM)

PLS-SEM，也称为基于方差的SEM，是一种预测导向的SEM方法。与CB-SEM不同，PLS-SEM的目标是最大化预测变量对因变量的解释方差，而不是检验模型的整体拟合度。PLS-SEM更关注的是模型的预测能力，而不是模型与数据的吻合程度。PLS-SEM采用偏最小二乘法(Partial Least Squares, PLS)进行参数估计，能够处理复杂的模型结构，包括中介效应、调节效应等。它对样本量要求相对较低，并且对数据的正态性要求也较低。

PLS-SEM的主要特点如下：
强调预测能力：PLS-SEM更关注模型的预测能力，而不是模型的拟合优度。
可以处理复杂模型：PLS-SEM能够处理复杂的模型结构，包括中介效应、调节效应等。
对样本量要求较低：PLS-SEM对样本量要求相对较低，即使样本量较小也能获得可靠的结果。
对数据分布要求较低：PLS-SEM对数据的正态性要求较低，即使数据严重偏离正态分布也能进行分析。
更注重单个参数的显著性：PLS-SEM更注重单个参数的显著性，而不是模型的整体拟合度。

三、 CB-SEM和PLS-SEM的区别总结

下表总结了CB-SEM和PLS-SEM的主要区别：| 特征 | CB-SEM | PLS-SEM |
|---------------|------------------------------------|--------------------------------------|
| 目标 | 检验理论模型，评估模型拟合度 | 最大化预测变量对因变量的解释方差 |
| 方法 | 最大似然法等 | 偏最小二乘法 |
| 样本量 | 需要较大的样本量 | 对样本量要求较低 |
| 数据分布 | 对数据正态性有一定的要求 | 对数据分布要求较低 |
| 拟合指标 | χ², GFI, AGFI, RMSEA, CFI, TLI等 | R²，Q²，路径系数显著性等 |
| 适用情况 | 检验已建立的理论模型，注重模型拟合度 | 探索性研究，预测导向，注重预测能力 |

总而言之，选择CB-SEM还是PLS-SEM取决于研究目的和数据的特点。如果研究目的是检验已建立的理论模型，并且拥有较大的样本量，则CB-SEM更合适。如果研究目的是探索变量之间的关系，预测因变量，或者样本量较小，则PLS-SEM更合适。研究者应该根据自身的研究问题和数据特点，选择最合适的SEM方法，才能获得更可靠的研究结果。

需要注意的是，近年来，关于CB-SEM和PLS-SEM的适用条件和优劣的讨论一直持续不断，一些学者认为两者并非完全互斥，在某些情况下可以结合使用。选择哪种方法需要进行深入的思考和权衡，并结合相关的文献进行判断。

2025-04-01

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