CB-SEM의 주 목적은 실증적으로 검증 가능한 다중 변수들 간의 체계적 관계 확인PLS-SEM은 주로 탐험적 연구에서의 이론발전에 주로 사용되며, 종속변수의 분산을 설명하는데 주 초점을 맞준다.PLS-SEM 분석방법론을 채택하여 탐험연구에 준하여 분석을 진행한다.There are two types of SEM: covariance-based SEM (CB-SEM) and partial least squares SEM (PLS-SEM; also called PLS path modeling). CB-SEM is primarily used to confirm (or reject) theories (i.e., a set of systematic relationships between multiple variables that can be tested empirically). It does this by determining how well a proposed theoretical model can estimate the covariance matrix for a sample data set. In contrast, PLS-SEM is primarily used to develop theories in exploratory research. It does this by focusing on explaining the variance in the dependent variables when examining the model. We explain this difference in more detail later in the chapter.
Composite Variable(복합변수)는 여러변수들의 선형결합이라고 보면 된다.Composite value를 계산하는데, 계산 공식은 다음과 같다.\[ composite\ value = w_{1} \times x_{1} + w_{2} \times x_{2} + \cdot \cdot \cdot + w_{5} \times x_{5} \] - \(x_{1}\)는 변수를 의미한다 + 설문조사시 개별 문제들을 의미한다. - \(w_{1}\)는 가중치를 의미한다.
Observable함latent variable이라 표현한다.proxy variables을 통해서 데이터를 모은 뒤, 위 변수들을 하나로 합치는 계산을 진행한다.,(2) disagree,(3) neither agree nor disagree,(4) agree, and(5) strongly agree`의 경우 (1)과 (2)의 거리는 (3)과 (4)의 거리와 같다.Hair, J. F. (2017). A primer on partial least squares structural equations modeling (PLS-SEM). Los Angeles: SAGE.