如何实现pls-sem算法
偏最小二乘结构方程模型（PLS-SEM）是研究者用于探索变量之间关系的一种统计方法。该模型由测量模型和结构模型两部分组成，有时还包括加权策略。测量模型分为反映型（Reflective measurement）和形成型（Informative measurement）。
反映型测量中，潜在变量通过指标来表达，潜在变量对指标有影响。形成型测量中，潜在变量由指标形成，指标对潜在变量有影响。
在学术界，PLS-SEM与基于协方差的结构方程模型（CB-SEM）相比，侧重点不同。CB-SEM基于模型的拟合优度，而PLS-SEM则以数据的方差为基础评估参数。PLS-SEM主要关注外生变量对因变量的影响，即寻找能影响Y的X变量。
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（Cronbach's 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。
运行PLS-SEM部分，可获得指标均值、标准差、因子载荷、t值、Cronbach’sα值、组合信度（CR）、AVE、AVE平方根与相关系数对比表以及R2（表示模型解释的方差比例）。通过Bootstrapping可得到假设检验结果，包括路径系数及其显著性。Blindfolding则提供Q2（拟合度）和GoF（模型的好度）值。
Q2用于衡量构面的共同性，即公因子方差。GoF的计算公式可在相关文献中找到，通常涉及Q2的平均值。通过GoF计算公式，研究者可以评估模型的拟合度。
上一篇：什么是PLS算法
多重随机标签