五南官網-偏最小平方法的結構方程模型(PLS-SEM)：應用SmartPLS（附光碟）

研究方法、論文寫作-研究方法
財經、商管、統計-統計-結構方程模式與其它
偏最小平方法的結構方程模型(PLS-SEM)：應用SmartPLS（附光碟）

作　　者：張紹勳
出版社別：五南
書　　系：研究&方法
出版日期：2021/12/06(1版1刷)
ＩＳＢＮ：978-626-317-320-0
E I S B N：9786263174016 ( PDF )
書　　號：1H1S
頁　　數：488
開　　數：16K
定　　價：580元
優惠價格：522元

投影片(請電洽，僅供老師索取)

⊙從概念、原理，深入淺出地向讀者介紹PLS的常用模型與應用。
⊙理論與實務兼具，以實例展示SmartPLS分析過程，學以致用。
⊙適合社會科學、生醫、工程、財經等研究領域使用。
　隨書附贈光碟含資料檔、專案檔、模型檔。

　　結構方程模型(structural equation model, SEM)結合了傳統統計學上的因素分析與路徑分析技術，已成為當前發表文章中常見的統計分析。SmartPLS具有可分析小樣本、能精確估計中介和干擾等問題的特性，幫助研究者自動、快速完成統計程式，因此廣受資管、行銷、商學、運動休閒、健康、旅遊等領域的愛載，迄今逐漸成為社會科學及生醫的主流分析軟體。
　　本書以軟體SmartPLS為分析工具，從概念、原理到實作，一步一步向讀者介紹PLS的常用模型與應用上需注意的問題，並以實例展示SmartPLS分析過程，適合研讀領域有：社會科學、運輸、農業、生物醫學、藥學、製藥、電腦科學、工程、能源、技術、環境科學、材料科學、管理、會計、心理學、商學、經濟、計量經濟、財務等。

作者
張紹勳
學歷：國立政治大學資訊管理博士
現職：國立彰化師大專任教授
經歷：致理技術專任副教授

研究助理
張任坊
學歷：國立海洋大學商船系
現職：長榮海運三副
張博一
學歷：國立中央大學通訊工程所
現職：泰洛科技股份有限公司工程師

第1章 偏最小平方法PLS-SEM：基本概念及名詞

人類許多的行為特質、心理屬性或社會現象，往往無法被直接觀察，至今仍是研究者最棘手的問題，若沒有這些構念(constructs，構面)的數據，即無法進行實徵(empirical)分析與假設檢測(tesitng)。由於構念(概念操作型義)的基本特性是無法直接測量，從統計的角度來說，這些構念就是一種「潛在(latent)」的變數，而不是統計教科書所說那4種：名目、次序、等距、比率量尺，而是可操作求得的外顯變數(manifest variables)，換言之，構念(construct，又稱構面/潛在變數)就是「肉眼看不到」。
Covariance-based SEM(CB-SEM)是以共變數為基礎，目標是期望共變數矩陣接近樣本矩陣。相對地，偏最小平方法(PLS)是以變異數為基礎的SEM，目標是最佳地解釋內生變數( 越大SEM模型越佳)。
整體而言，共變數為基礎的CB-SEM家族發展較為成熟，偏微分最小平方法(partial least square, PLS)的PLS-SEM家族則漸漸大受歡迎。基本上，PLS-SEM統計分析法，和傳統的基於共變數CB-SEM有所區別，但同樣屬結構方程模型(structural equation modeling,SEM)的一種。迄今，SEM已被認定，可同時分析具有多個潛在構念(latent constructs)之間因果關係的聯立方程式。另外，SEM可分為兩家族；(1)基於共變數(covariance)之CB-SEM、(2)基於成分(component)或基於組合(composite)都可適用在PLS-SEM家族，這2種方法都有其自身的優缺點。成分模型又有2種方法，即廣義結構化成分分析(GSCA)和偏最小平方(PLS)，這2個應用程序本身都使用最小平方估計和bootstrap技術來做：參數估計、假設檢測(testing)。
倘若你的研究樣本數不夠多(如N=190份)，則不符合使用CB-SEM(即AMOS)資料分析法之假定(assumption)，這時可改用SmartPLS。另外，偏最小平方法(PLS)的測量誤差較小，因此較能精確的估計：中介、調節(干擾)、高階構念、或二次曲線等問題(Bontis & Booker, 2007)。此時你若改用偏最小平方法(PLS)來資料分析，才是上策，且PLS又可以反映性指標、形成性指標(或兩者混合)來為觀察性指標建構潛在變數。
心理學中有許多構念(construct，又稱構面dimension)，其指標(indicator)有些用組合型構念，而非反映型構念，此類構念又稱為組合性潛在構念(≒composite model)；相對地，採用形成型構念之指標則稱為形成性指標。由於心理與行為科學家常以因素分析或古典測驗理論方式來理解構念，這類組合性潛在構念常被誤以CB-SEM方式來分析。
意即，PLS-SEM同時能適應：反映性構念(≒common factor model, component-based)和形成性構念(≒composite model, 加權組合)，來克服：小樣本、非常態樣本之問題。由於SmartPLS統計軟體普及，漸漸被應用在SSCI論文和研究方法。但坊間書較缺乏體系性論述，有點可惜。因此本章會先聚焦討論PLS-SEM的結構模型分類，並比較PLS、PLS-PM和PLS-SEM等概念的理論基礎和方法特性，再說明如何評估模型品質、進行基礎和進階分析的流程、選擇分析軟體、並提出分析結果報表規範。
本書採用SmartPLS 3軟體，是由德國Hamburg大學的商學院研究團隊之Ringle et al.(2010)所開發的，使用者界面(UI)是呈現圖形化，而這個模型的測量方法是使用偏最小平方法來求得路徑係數及顯著性。由於偏最小平方法不提供整體模型之配適度(GOF)，但你可藉由判定係數 、 、效果量 來檢測結構路徑的預測能力，若求得內生構念 越大，表示模型解釋度越佳。

1-1緒論
SmartPLS是一個月免費(https://www.smartpls.com/downloads)、容易使用的SEM建模工具，它用偏最小平方法(partial least squares, PLS)分析，由Christian M. Ringle教授領導的(德國)漢堡大學商學院所開發。SmartPLS 3的官網是http://www.smartpls.de、Example projects在https://www.smartpls.com/documentation。
SmartPLS軟體是偏最小平方法PLS-SEM最出名的軟體，除了PLS algorithm(演算法)外，尚提供consistent PLS(PLSc)演算法來模擬CB-SEM計算(如Amos、SAS、Stata、MPlus、LISREL、EQS6軟體)。實務上，consistent PLS ≒ CB-SEM的功能。
偏最小平方法(PLS)對樣本條件的需求較少(小樣本也可)，測量誤差較小，分析資料不需符合多元常態分配(內生變數/依變數不限任何分布)，即可處理多個構念(或構面)的複雜結構模型。
表1- 1第1、2代多變數統計技術之比較
	探索為主	驗證為主
第1代技術	cluster analysis(CA)、探索性因素分析(EFA)、multidimensional scaling(MDS)、典型相關(canonical correlationCCA)等	變異數分析(ANOVA)、邏輯斯迴歸、多元迴歸、驗證性因素分析(CFA)等
第2代技術	偏最小平方結構方程模型 (PLS-SEM)、generalized 結構成分分析(GSCA)、regularized generalized canonical correlation analysis(RGCCA)	結構方程模型(SEM)：以CB-SEM為主。使用反映性模型(≒common factor model, component-based)為基礎
註：改自「A primer on partial least squares structural equation modeling(PLS-SEM)(2nd ed.)」 by J. F. Hair Jr, G. T. M. Hult, C. Ringle, , & M. Sarstedt, 2017, p.2, Thousand Oaks, CA: SAGE publications.
PLS-SEM相關概念(包括PLS、PLS-PM、PLS modeling等)有很多中譯名稱。偏最小平方法(PLS)最早由Wold(1975)以NIPALS(nonlinear iterative partial least squares，非線性遞迴最小平方法)的名義提出，重點在最大化「自變數所解釋的依變數變異量」。偏最小平方法旨在檢測「數個X(自變數/預測變數)」與Y(依變數/反應變數)之間的因果關係，透過你建立的結構模型來進行疊代估計，使所有參數估計值達到收斂狀態，令模型的殘差變異(residual varianc)達到最小化。
PLS也是結構方程模型(SEM)分析技術之一，PLS以迴歸分析為基礎，它源自於路徑分析(path analysis)的統計方法。目前有兩種方法SEM分析的方法：(1)以共變結構(covariance-based)為基礎的分析法(使用的套裝程式有LISREL、Stata、SAS、MPlus、EQS、SmartPLS和AMOS)。(2)以成分/變異數分析為基礎(components-based)的分析方法，為偏最小平方法(PLS)(使用軟體有PLS-Graph 3.0和SmartPLS)。
偏最小平方(PLS)分析是自變數和反應變數(依變數)系統：OLS迴歸、典型(canonical)相關或基於共變數(covariance-based)的結構方程模型(structural equation modeling, SEM)的替代方法。實際上，PLS又稱「組合式(composite-based)SEM」、「component-based的SEM」或「variance-based的SEM」。PLS-SEM不同於「covariance-based SEM(CB-SEM)」。
在反應(結果變數)方面，PLS可求出一組自變數(Xs)與多個依變數(反應Y)的聯立方程式。在預測變數方面，即使預測變數(Xs)顯示具有多重共線性(multicollinearity)，PLS也可適當處理這些眾多自變數。PLS可以視為迴歸模型，從一組(一個或多個)自變數來預測一個(或多個)依賴關係；或者可將PLS視為路徑(path)模型來處理「與預測變數」相關的眾多因果路徑(causal paths)，進而求出預測變數與反應變數(們)相關的路徑(係數β、顯性t值)。坊間軟體例如：SPSS和SAS(PROC PLS)將都可實作PLS之迴歸模型。但SmartPLS是最著名且最易用的路徑模型之軟體。
PLS公認為最適合預測或探索性(prediction or exploratory)建模的技術。通常，你研究目的是驗證性(confirmatory)建模時，則covariance-based SEM是你首選，然而consistency PLS演算法亦具有此驗證性建模功能。PLS不能令人滿意地當作一種解釋(explanatory)技術，因為它較無法過濾掉「因果顯著性較低的變數」的能力(Tobias, 1997: 1)。
PLS優點包括：
1.能夠對多個依變數和多個自變數進行建模。
2.並處理自變數之間多重共線性的能力。
3.處理數據干擾(noise)和數據遺漏(missing data)的強靭性(robustness)；
4.直接根據反應變數的交乘積矩陣(cross-products)來建立潛在自變數，進而做出更強有力的預測。
相對地，PLS也有缺點，包括：
1.難以解釋，潛在自變數的負荷量，是基於與反應變數的交乘積(cross-product)關係，而不是觀察(manifest)自變數們之間共變數的共同因子(common factor，共同因素)分析。
2.因為估計的分布特性(常態分布、Poisson分布…)是未知，你只能透過重複放回再抽樣bootstrap(bootstrapping法)來評估路徑係數的顯著性(t值、p值)。
總體而言，PLS兼具優點及缺點，意味著PLS是預測技術之一，而不是解釋性(interpretive)技術。故探索性分析可說是：多元線性迴歸或covariance-based SEM之類的interpretive技術的前奏。誠如Hinseler, Ringle, & Sinkovics(2009: 282)所說：「在理論發展的初期，建議使用PLS路徑建模，來檢測和驗證(test & validate)探索性模型」。
PLS最早是Herman Wold(Wold, 1975)開發的，並用於計量經濟學和化學計量學，再由Jan-Bernd Lohmöller(1989)發揚光大。之後PLS再擴展到教育研究(譬如Campbell & Yates, 2011)、市場營銷(譬如，Albers, 2009，接著將PLS當作成功因素行銷研究的選擇方法)和社會科學(譬如Jacobs et al., 2011)。有關PLS路徑建模變種的數學表示式，請參見Lohmöller(1989)，該模型比較了：PLS與OLS(最小平方法)迴歸、主成分因素分析、典型(canonical)相關以及使用LISREL的結構方程建模。

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