[干货]SmartPLS3.0中文版PLS-SEM（偏最小二乘法-结构方程模型）分析的基本入门操作
前言1 中文文献中的PLS-SEM分析内容2 PLS-SEM分析内容明确3 数据导入与模型构建4 PLS计算5 Bootrapping计算6 blindfolding计算Q2，GoF7 补充：调节效应估计后记 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： 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】。 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。 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。 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： 4 PLS计算 【运算】-【PLS算法】，保留默认设置，点击【开始计算】。 结算结束，主要看一下几个表中的数据： 5 Bootrapping计算 【运算】-【自助法】，保留默认设置，点击【开始计算】。 得到路径系数、标准差、T值以及P值等数据，下图所示： 6 blindfolding计算Q2，GoF 【运算】-【blindfolding算法】，保留默认设置，点击【开始计算】。 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。 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】。 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。 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。 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
结构方程模型（SEM）标准化系数大于1的情况
前言 运用结构方程模型（Structural Equation Modeling, SEM）估计路径系数，正常情况下，其标准化系数值应该在（-1,1）的范围内。当运用SEM出现标准化系数超过这个范围，模型估计出现问题。近期小白在跑数据时就遇到了这样的问题，通过查阅资料，在此梳理解决的方案，提供一些有用的资料。 问题出现 王卫东在《结构方程模型原理与应用》（中国人民大学出版社, 2010年版）一书中第148页写到，SEM模型即使最终收敛，也会出现参数估计问题： 可能的成因 1、样本量小。 2、存在异常值、缺失值问题。 3、模型设定不合理。 4、共线性问题。PS：张伟豪认为，结构方程模型中标准化係数大于1就表示至少有两个或两个自变数以上，它们的自变数的相关过高(共线性) 。 解决过程 1、检查是否存在数据问题，异常值、缺失值等，进行修正。 2、如果数据没有问题，那么结合理论调整模型，如删除部分路径。 3、如果上一步无效，尝试重新做因子分析，重新设定潜变量及其对应的测量题项。 4、如果上一步依然无效，很可能是共线性的问题，应当检查变量中是否存在相关性过高，或者是否存在共线性问题。如果是，可以按张伟豪的说服法，将相关过高的两个自变数设成等同或找一个更高阶的共同因素形成二阶模型加以解决；或者可以选用偏最小二乘法结构方程模型进行参数估计（PLS-SEM）应对SEM中的共线性问题。 后记 这也是小白在SEM分析中第一次遇到类似问题，在解决问题、查资料的过程中发现不少人同样遇到了类似的问题。文科生常用的人大经济论坛专开了结构方程模型专题、高频问题汇总帖子，内有标准化系数大于1专题，可以供大家查阅相关资料。 最终，小白选用了新的估计方法PLS-SEM，改用SmartPLS3.0软件分析。有机会再把SmartPLS3.0的简单入门教程写上来哦。 PS的PS：下次做笔记还是尽早，我早期查的一些有用的资料找不到了，以后再翻到再来补 ^_^。 20200410更新：当前网上关于如何操作SmartPLS3.0进行数据分析的资料还是很有限，我已经写好一个简单入门教程：SmartPLS3.0中文版PLS-SEM（偏最小二乘法-结构方程模型）分析的基本入门操作，供参考哦！