前言

在上一篇博文中,小白介绍了自己遇到的结构方程模型(SEM)标准化系数大于1的情况,导致模型估计结果无法使用,最后选用了新的估计方法PLS-SEM,改用SmartPLS3.0中文版本的软件进行数据分析,在此大致介绍PLS-SEM的用法和SmartPLS3.0的基本操作。

1 中文文献中的PLS-SEM分析内容

  • 看了许多PLS-SEM的中文文献后,发现这些文献的SmartPLS3.0分析部分包含三个方面:
    (1)测量模型检验问卷和数据的信度效度情况;
    (2)结构方程模型分析用于观察变量与变量之间的路径系数及显著性;
    (3)部分论文包含对模型的评估分析。

  • 推荐《制度压力、信息安全合法化与组织绩效——基于中国企业的实证研究》《战略性新兴产业技术创新联盟合作伙伴选择研究——基于PLS-SEM模型的实证分析》这两篇论文,均包含了上述三个部分,是很好的基础学习材料。

  • 在此以《战略性新兴产业技术创新联盟合作伙伴选择研究——基于PLS-SEM模型的实证分析》为例,咱们需要计算三个表格的内容,分别是:
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    2.png
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2 PLS-SEM分析内容明确

在此,跟着上述这三张图的分析内容,本文首先明确,首先,分析结果包括:
(1)各测量题项的均值、标准差、载荷、T值;——通过PLS计算的获得结果
(2)各潜变量的Cronbach'α、组合信度(Composite Reliability,CR)、平均抽取变异量(Average Variance Extracted, AVE);——通过PLS计算的获得结果
(3)AVE 平方根与潜变量间相关系数的比较(弗奈尔-拉克准则);——通过PLS计算的获得结果
(4)假设检验结果(路径系数与显著性);——通过Bootrapping计算的获得结果
(5)模型评估所用的R2、Q2、GoF等指标。——R2通过PLS计算的获得结果;Q2、GoF通过blindfolding计算的获得结果

3 数据导入与模型构建

3.1 首先SmartPLS接受txt或cvs格式的数据文件
3.2 创建项目、导入数据
【文件】-【创建新项目】-输入项目名称(本例DTPB),在项目管理器中产生了新的项目,点开就有“双击鼠标以导入数据”,找到数据文件打开(本例“全测项data”)。在DTPB右键-【创建新模型文件】。
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3.3 建模
通过【潜变量】和【连接】两个按钮建好自己的模型,新建的潜变量可以通过右键进行重命名。
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3.4 将模型关联数据
本例中,j7-j9三题用于测量潜变量2,在左下角【指标】中,按住Ctrl选题项后拖动到潜变量2处放手,成功后潜变量由红色变为蓝色。
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当左右潜变量匹配好数据,颜色都变为蓝色,可开始计算。本例如下:
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4 PLS计算

【运算】-【PLS算法】,保留默认设置,点击【开始计算】。
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结算结束,主要看一下几个表中的数据:
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5 Bootrapping计算

【运算】-【自助法】,保留默认设置,点击【开始计算】。
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得到路径系数、标准差、T值以及P值等数据,下图所示:
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6 blindfolding计算Q2,GoF

【运算】-【blindfolding算法】,保留默认设置,点击【开始计算】。
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得到blindfolding的结果如下,主要看【构面交叉验证的重叠性】和【构面交叉验证的共同性】中的Q2数值。
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GoF的计算公式为:

该公式出自Tenenhaus, M., Vinzi, V. E., Chatelin, Y. M., & Lauro, C. (2005). PLS path modeling. Computational statistics & data analysis, 48(1), 159-205. 173页,公式30。

7 补充:调节效应估计

SmartPLS的一个优点还在于它处理调节效应的能力很强,在这里举例,计算WPI(调节变量)对SI(自变量)与SN(因变量)的调节效应。
7.1 设置调节效应项
在SN(因变量)上右键,选择【添加调节效应】。
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7.2 设置基本设置和高级设置
设置完毕后,回到模型中,就会多一个调节效应项。
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7.3 计算显著性
随后,重复Bootrapping计算的步骤。在路径系数中可以看到,路径系数结果中多出一个调节效应1的估计结果,根据T值、P值的结果即可判断调节效应是否显著。
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后记

以上就是基本的如何操作SmartPLS3.0中文版软件,得到论文中需要的数据结果的操作过程。
PS,这是我第一次使用Markdown的公式编辑器,工具保留:在线LaTex公式编辑器