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摘要在当代研究中，部分最小二乘结构方程建模（PLS-SEM）已成为一种关键的统计工具，特别对于分析涉及多个构造和指标的复杂结构模型特别有效。本文旨在阐明PLS-SEM在定量研究中的应用，并强调其在扩展理论和同时估算测量和结构模型方面的优势。方法论方法分为三个主要阶段：数据筛选和诊断测试，测量模型评估以及结构模型评估。数据筛选通过解决丢失的数据和异常值来确保数据集的适用性，而诊断测试满足正态性，线性性和多重共线性假设。测量模型评估通过复合可靠性和提取的平均方差（AVE）指标来验证结构。结构模型评估评估构建体之间关系的重要性和相关性，确定确定系数（R²和调整后的R²），评估中介效应并分析适度变量。通过详细说明这些方法论步骤，本文为旨在在其研究中使用PLS-SEM的研究人员提供了一份综合指南，强调其严格和实用性在处理复杂的理论模型中。关键字：部分最小二乘结构方程建模（PLS-SEM），数据筛选，测量模型，结构模型。介绍当代研究，数据分析技术对于从复杂数据集获得有意义的见解至关重要。在这些技术中，部分最小二乘结构方程建模（PLS-SEM）已获得突出，特别是在涉及多个构造和指标的复杂结构模型中。本文旨在阐明PLS-SEM在研究中的应用，强调其在扩展现有理论并同时估算测量和结构模型方面的相关性和优势。
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