PLS-SEM与CB-SEM：结构方程模型的两种路径115

结构方程模型(Structural Equation Modeling, SEM)是一种强大的统计方法，用于检验复杂理论模型中变量之间的关系。它结合了因素分析和路径分析的优点，能够同时估计多个变量之间的直接和间接效应。然而，SEM并非铁板一块，在实际应用中，研究者常常会面临PLS-SEM (Partial Least Squares Structural Equation Modeling) 和CB-SEM (Covariance-Based Structural Equation Modeling) 两种不同方法的选择。这两种方法虽然都属于SEM的范畴，但在模型假设、估计方法、数据要求以及适用场景上存在显著差异，本文将深入探讨PLS-SEM与CB-SEM的异同。

一、相同点：

PLS-SEM和CB-SEM都旨在检验理论模型的拟合度，并估计模型中变量之间的关系强度和方向。两者都包含测量模型（测量变量与潜变量之间的关系）和结构模型（潜变量之间的关系）。它们都能够处理复杂的模型，包括多个潜变量和观测变量，以及直接和间接效应。此外，两种方法都可以进行中介效应和调节效应的检验，为研究者提供更深入的理论理解。

二、不同点：

尽管PLS-SEM和CB-SEM都属于SEM，但它们在多个方面存在显著差异，主要体现在以下几个方面：

1. 模型假设： CB-SEM基于总体协方差矩阵，假设数据服从多元正态分布，并对模型参数进行最大似然估计(MLE)或广义最小二乘估计(GLS)。这使得CB-SEM对数据的样本量要求较高，通常需要较大的样本量才能保证估计结果的可靠性。而PLS-SEM则对数据分布没有严格要求，即使样本量较小或数据不服从正态分布，也能进行估计。PLS-SEM更关注预测能力，而非模型拟合度。它主要关注潜变量对其他变量的预测能力，以及潜变量之间的关系，因此对数据分布的限制较小。

2. 估计方法： CB-SEM采用最大似然估计(MLE)或广义最小二乘估计(GLS)，这些方法旨在最大化模型与数据的拟合度。CB-SEM的重点在于检验模型的整体拟合度，并评估模型参数的显著性。而PLS-SEM采用偏最小二乘法(PLS)，该方法是一种迭代算法，其目标是最大化潜变量的方差解释量。PLS-SEM更注重预测潜变量的得分，并评估预测的准确性。

3. 数据要求： CB-SEM对数据质量要求较高，需要数据服从多元正态分布，并且变量之间具有较高的线性相关性。样本量也需要足够大，通常建议至少大于200。而PLS-SEM对数据分布和样本量的要求相对宽松，即使样本量较小或数据不服从正态分布，也能进行估计，这使得PLS-SEM在探索性研究中更具优势。

4. 模型拟合度评价： CB-SEM采用各种拟合指标来评价模型的拟合度，例如χ²检验、GFI、AGFI、RMSEA、CFI等。如果模型拟合度不好，则需要修改模型。PLS-SEM则更关注预测能力和变量之间的关系强度，其拟合度评估指标相对较少，主要关注R方值和路径系数的显著性。

5. 适用场景： CB-SEM更适用于验证性研究，即检验已有的理论模型。它注重模型的整体拟合度，并检验模型参数的显著性。而PLS-SEM更适用于探索性研究，即探索变量之间的关系。它注重预测能力，并识别重要的预测变量。在样本量较小、数据分布不理想的情况下，PLS-SEM比CB-SEM更具优势。

三、总结：

PLS-SEM和CB-SEM都是强大的SEM方法，它们各有优缺点，适用于不同的研究场景。选择哪种方法取决于研究目的、数据特征以及理论模型的复杂程度。如果研究目的是验证已有的理论模型，并且数据满足CB-SEM的要求，则可以选择CB-SEM。如果研究目的是探索变量之间的关系，样本量较小或数据分布不理想，则可以选择PLS-SEM。在实际应用中，研究者需要根据具体情况选择最合适的SEM方法，并结合其他统计方法进行分析，才能获得更可靠的研究结果。

需要注意的是，近年来，对PLS-SEM的误解和批评有所减少，许多学者对其在预测和探索性研究中的价值给予了肯定。选择PLS-SEM还是CB-SEM并非简单的“好坏”之分，而应该根据研究目标和数据特征进行权衡。

最后，建议研究者在选择方法之前，认真查阅相关文献，了解不同方法的优缺点，并咨询统计学专家的意见，才能确保研究结果的可靠性和有效性。

2025-04-06

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