PLS-SEM模型详解：原理、应用及与CB-SEM的比较136

PLS-SEM，即偏最小二乘结构方程模型（Partial Least Squares Structural Equation Modeling），是一种用于分析复杂关系的统计方法，尤其适用于预测性研究和探索性研究。与协方差基结构方程模型（CB-SEM）相比，PLS-SEM在处理复杂模型、大规模数据以及测量模型和结构模型同时存在测量误差的情况下具有独特的优势。本文将深入探讨PLS-SEM模型的原理、应用场景以及与CB-SEM的差异，帮助读者更好地理解和应用这一强大的分析工具。

一、PLS-SEM的原理

PLS-SEM的核心思想是通过最大化预测变量与因变量之间的方差解释量来估计模型参数。它采用迭代算法，逐步逼近最佳模型参数，最终得到结构模型中潜变量之间的关系以及测量模型中潜变量与观察变量之间的关系。与CB-SEM不同，PLS-SEM不需要对数据进行严格的正态性检验，并且对样本量要求相对较低，这使其在实际应用中具有更大的灵活性。

PLS-SEM模型主要包含两个部分：测量模型和结构模型。测量模型描述了潜变量与其观测变量之间的关系，通常使用反映性测量模型（reflective measurement model）或形成性测量模型（formative measurement model）。反映性测量模型假设潜变量由其观测变量所反映，观测变量是潜变量的指标；形成性测量模型则假设潜变量由其观测变量所构成，观测变量是潜变量的原因。结构模型则描述了潜变量之间的因果关系，表示不同潜变量之间的直接或间接影响。

PLS-SEM的估计过程主要包含以下步骤：外模型估计（测量模型）和内模型估计（结构模型）。外模型估计主要关注的是潜变量与观测变量之间的关系，采用偏最小二乘回归方法来估计权重，衡量指标的可靠性和效度；内模型估计则关注的是潜变量之间的关系，同样采用偏最小二乘回归方法来估计潜变量之间的路径系数，衡量潜变量之间的因果关系强度。

二、PLS-SEM的应用场景

PLS-SEM广泛应用于多个领域，尤其适用于以下场景：
预测性研究：PLS-SEM可以有效预测因变量，并识别出对因变量影响最大的预测变量。
探索性研究：当研究者对变量之间的关系缺乏清晰的认识时，PLS-SEM可以帮助探索变量之间的关系，并建立初步的理论模型。
复杂模型：PLS-SEM可以处理复杂的模型结构，包括多个潜变量和复杂的路径关系。
大规模数据：PLS-SEM可以处理大规模数据，而不会受到数据维数的限制。
非正态数据：PLS-SEM对数据的正态性要求较低，可以处理非正态数据。
小样本数据：PLS-SEM对样本量要求相对较低，可以处理小样本数据。
多组比较：PLS-SEM可以进行多组比较分析，以比较不同群体或样本之间的模型参数。

三、PLS-SEM与CB-SEM的比较

PLS-SEM和CB-SEM都是结构方程模型的两种方法，但它们在模型的假设、估计方法和应用场景方面存在显著差异。以下是两者的主要区别：

方面
PLS-SEM
CB-SEM

目标
预测和解释方差
检验理论模型和评估模型拟合度

估计方法
偏最小二乘回归
最大似然估计或广义矩估计

数据要求
对数据正态性要求低，样本量要求相对较低
对数据正态性要求较高，样本量要求相对较高

模型复杂度
可以处理复杂的模型，包括形成性测量模型
处理复杂模型的能力相对较弱

模型拟合度
拟合度指标较少，主要关注预测能力
有多种拟合度指标，需要评估模型的整体拟合度

应用场景
预测性研究、探索性研究、大规模数据分析
验证性研究、理论模型检验

总而言之，PLS-SEM和CB-SEM各有优劣，选择哪种方法取决于研究目的、数据特征和模型复杂度。如果研究目标是预测和解释方差，并且数据量较大或数据不符合正态分布，那么PLS-SEM是一个更合适的选择；如果研究目标是检验理论模型并评估模型拟合度，并且数据量较小且符合正态分布，那么CB-SEM则更适合。

四、结论

PLS-SEM是一种强大的统计方法，可以有效地分析复杂的关系，尤其适用于预测性研究和探索性研究。了解PLS-SEM的原理、应用场景以及与CB-SEM的差异，可以帮助研究者选择合适的分析方法，更好地进行研究，并得出可靠的结论。在实际应用中，需要根据研究问题和数据特点选择合适的软件和分析策略，并仔细解读分析结果。

2025-08-06

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