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SmartPLS 3 Professional, Single User, Perpetual License 教育單機下載版(永久授權) - the workhorse for all PLS-SEM analyses!

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A Systematic Procedure for applying PLS-SEM






在結構方程模型中,因為所關心的是測量變項的共變如何有效解釋,所以測量模型必須具備測量變項是潛在變數的反映性關係,也就是說採用的是反映性指標。相對地,因為偏最小平方法所定義的潛在變項並沒有測量誤差,組合得到的主成分所反映的是各測量變項的變異數,而非兩兩測量變項的共變數,所以不需疊代估計讓共變數矩陣的殘差最小化。

偏最小平方法的主成分是由測量變項線性轉換而來,也可以由主成分倒轉其線性關係還原出原始測量變項的關係。也就是說,偏最小平方法其測量變項的變異數是由潛在變項所決定,潛在變項可以設定為影響測量變項的變異數,即反映性指標,也可以設定成潛在變項的變異數由測量變項來決定,即形成性指標。


它的測量模型不僅可以使用反映性指標,也可以接受潛在變項是測量變項的形成性指標。這不僅是偏最小平方法在運算上的優勢,也可以解決更多量化研究上的問題,是一種方法學上的優勢,這種彈性是傳統結構方程模型所不及的。

偏最小平方法的主要功能在於預測與解釋,所以仍應以模型解釋力與效果量的方式評估模型的優劣。在SmartPLS軟體中,不僅提供了迴歸解釋力(R2)的概念,也提供了外生變項對內生變項的影響力指標(f 2),以及採用blindfolding法計算內生變項的預測相關性(Stone-Geisser’s Q 2)

偏最小平方法的主要程序是把兩組測量變項進行線性組合,簡化幾個主成分分數進行一般最小平方迴歸分析,所以即使樣本數不多也可用來估計測量模型與結構模型。再者,由於路徑分析是迴歸的延伸,以迴歸為核心概念的偏最小平方法也可以延伸到路徑模型的檢驗,以及中介效果分析。

如果模型中有調節變數,偏最小平方法也能夠套用交互作用迴歸,或多群組比較策略,來得到有效率的處理。簡言之,偏最小平方法相較於結構方程模型對樣本條件需求較少,不需分析資料是否符合多元常態分配,可以處理多個構念的複雜結構模型,同時處理反映性指標和形成性指標的構測量模型,特別適用於預測與強調模型的整體解釋變異程度。

如果研究者的資料型態是小樣本、非常態分配、有形成性指標的測量模型、屬於預測性研究、模型比較複雜,可以思考一下偏最小平方法的統計方法,而且可以處理多群組比較、調節作用與中介效果的議題。


















Apply PLS-SEM Method in Minutes.

With No Headaches!

SmartPLS is one of the leading software tools for partial least squares structural equation modeling (PLS-SEM).


SmartPLS lets you do:

  • Partial least squares (PLS) path modeling algorithm (including consistent PLS)
  • Ordinary least squares regression based on sumscores
  • Advanced bootstrapping options
  • Blindfolding
  • Importance-performance matrix analysis (IPMA)
  • Multi-group analysis (MGA)
  • Hierarchical component models (second-order models)
  • Nonlinear relationships (e.g. quadratic effect)
  • Confirmatory tetrad analysis (CTA)
  • Finite mixture (FIMIX) segmentation
  • Prediction-oriented segmentation (POS)
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