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SmartPLS是一款基于偏最小二乘结构方程模型（PLS-SEM）的统计分析工具，SmartPLS 主要用于结构方程模型（SEM）的建模与分析，与传统基于协方差的结构方程模型（CB-SEM，如 AMOS 或 LISREL）不同，PLS-SEM 采用方差导向的算法，通过迭代计算潜变量的得分与路径关系。SmartPLS还特别适用于处理复杂模型、小样本数据、非正态分布数据以及探索性研究。
功能特点
1.多阶段分析支持
SmartPLS 包含测量模型评估（信度、效度）、结构模型分析（路径系数、R²值）、中介/调节效应检验、多群组分析（MGA）等。
2.PLS-SEM 算法
SmartPLS 专注于偏最小二乘法，适合预测性分析和理论开发，尤其在小样本或数据不满足正态分布时表现优异。
3.高级分析工具
SmartPLS 支持Bootstrapping（显著性检验）、PLS-Predict（模型预测能力评估）、一致性分析（测量不变性检验）等。
4.图形化建模界面
用户可通过拖拽变量和路径构建模型，直观易用，无需编程基础。
5.结果可视化
自动生成标准化路径图、显著性报告，并导出详细表格。
适用场景
1.复杂模型：处理多重中介、高阶构面或形成性指标（Formative Constructs）。
2.小样本数据：样本量可低至模型复杂度的 10 倍（如 10 个变量需至少 100 个样本）。
3.预测导向研究：如市场营销（消费者行为预测）、管理学（组织绩效影响因素）。
4.非参数数据：不依赖数据正态分布假设。
使用方法
典型步骤分析：
模型构建：绘制潜变量（Latent Variables）及其测量指标，定义路径关系。
数据导入：支持 Excel、CSV 等格式，需确保数据清洗完成。
模型评估：①测量模型：检查信度（Cronbach's α、复合信度）、效度（收敛效度 AVE、区分效度 HTMT）。
②结构模型：评估路径系数显著性、R²（解释力）、f²（效应量）、Q²（预测相关性）。
假设检验：通过 Bootstrapping 计算 p 值，验证路径关系是否显著。
进阶分析：如调节效应（交互项）、多群组比较（分组检验差异）。
