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Trail, G. T., Kim, Y. K., & Alfaro-Barrantes, P. (2024). A critical assessment for sport management research: comparing PLS-SEM and CB-SEM techniques for moderation analysis using formative measures. Journal of Global Sport Management, 9(1), 248-268.

첨부파일 : 2024 ESCI Comparing PLS-SEM and CB-SEM Techniques in Sport Management Research...pdf

[요약] 역사적으로 스포츠 관리 분야의 연구자들은 복잡한 모델을 테스트할 때 공분산 기반 구조 방정식 모델링(CB-SEM)을 사용해왔다. 최근에는 부분 최소 제곱 경로 모델링(PLS-SEM)을 더 자주 사용하고 있다. 본 연구의 목적은 스포츠 관리 연구자들에게 어떤 접근법을 사용해야 하는지 조언하기 위해 PLS-SEM과 CB-SEM 분석 기술을 두 가지 다른 유형의 모델, 즉 형성적(복합 지표) 다집단 모델과 형성적 지표 연속 상호작용 모델에서 비교하는 것이다. 본 연구는 미국 뉴잉글랜드 지역의 개인들로부터 데이터(N=1155)를 수집했다. 기본 모델, 다집단 모델, 그리고 연속 상호작용 모델을 테스트한 후, 복합 변수를 사용하는 형성적 모델을 테스트할 때 PLS-SEM이 스포츠 관리 연구자들에게 더 나은 선택이었다. 본 연구는 각 기술이 언제 그리고 왜 작동하는지를 보여줄 뿐만 아니라, R 통계 소프트웨어에서 형성적 항목을 가진 PLS-SEM 조절 및 다집단 모델이 작동할 수 있다는 것을 보여준다.

Sarstedt, M., Hair Jr, J. F., & Ringle, C. M. (2023). “PLS-SEM: indeed a silver bullet”–retrospective observations and recent advances. Journal of Marketing Theory and Practice, 31(3), 261-275.

첨부파일 : 2023 ESCI PLS-SEM  indeed a silver bullet...pdf

[요약] 2011년, Journal of Marketing Theory and Practice 저널에서 "PLS-SEM: 정말 만병통치약인가"라는 제목의 논문을 발표했는데, 이는 마케팅 분야에서 중요한 역할을 했다. 연구 작업에 대한 비판적 성찰은 자신의 글을 포함하여 과학의 기본적인 구성 블록이다. 이러한 정신으로, 우리는 오늘날 이 방법에 대한 배경 지식을 가진 리뷰어로서 우리 자신의 2011년 논문을 검토한다. 리뷰어의 시각에서 우리 코멘트를 통해, 우리는 처음 개요에서의 몇 가지 모호함을 해명하고, 최근 몇 년간 비판을 받아왔던 구식 설명들을 최신 관점에서 업데이트한다. 주장의 핵심 요지는 아래와 같다. 

1. 모든 통계 방법들과 마찬가지로, PLS-SEM도 지속적인 세부 조정과 점진적 확장이 필요해 다양한 연구 상황에 적용될 수 있다.

2. 비판가들은 종종 이 방법의 최근 업데이트를 간과하며 PLS-SEM에 반대하기 위해 구식 이론에 대한 설명을 인용해 왔다.

3. 이전 연구에 대한 비판적 분석은 방법, 이론 또는 개념을 대상으로 할 때 최신 연구에 기반을 두어야 하며, 그렇지 않은 모든 접근은 과학의 근본적인 추구에 어긋난다.

4. 진보는 선형적이지 않다는 점에서, 연구자들은 개념과 방법에 대해 다양한 이해를 개발하고 때로는 대체 접근법을 제안한다.

5. 우리는 복합 기반 SEM 일반, 특히 PLS-SEM이 CB-SEM 같은 요인 기반 방법보다 많은 장점을 제공한다고 확신한다. 

6. 이러한 확장을 통해, PLS-SEM은 Hair 등이 10년 전에 기록한 것을 넘어서서 잠재 변수 모델을 위한 복잡한 관계와 다양한 변수 수준을 포함하는 모델을 효과적으로 처리할 수 있는 성숙하고 발전된 완전한 통계적 도구가 되었다. 

Dash, G., & Paul, J. (2021). CB-SEM vs PLS-SEM methods for research in social sciences and technology forecasting. Technological Forecasting and Social Change, 173, 121092.

첨부파일 : 2021 SSCI CB-SEM vs PLS-SEM methods for research in social sciences...pdf

[요약] 이 연구는 구조 방정식 모델링(SEM)의 두 가지 널리 사용되는 방법, 공분산 기반 구조 방정식 모델링(CB-SEM)과 부분 최소 제곱 기반 구조 방정식 모델링(PLS-SEM)을 비교한다. 첫 번째 방법은 공분산에 기반하고, 두 번째 방법은 분산(부분 최소 제곱)에 기반한다. 또한, PLS와 일관된 PLS 알고리즘 사이의 차이를 평가한다. 이를 평가하기 위해 실제 데이터가 사용된다. 인도, 사우디아라비아, 남아프리카, 미국 및 몇몇 다른 국가의 466명의 응답자를 고려한다. 두 접근법을 사용하여 구조 모델을 테스트한다. 연구 결과에 따르면, 항목 부하량은 보통 PLS-SEM에서 CB-SEM보다 높다. PLS-SEM에서 일관된 PLS 알고리즘을 사용하면 구조적 관계가 CB-SEM에 더 가까워진다. 또한, 평균 분산 추출(AVE)과 복합 신뢰도(CR) 값이 PLS-SEM 방법에서 더 높아, 구성의 신뢰도와 타당성이 더 우수함을 나타낸다. CB-SEM은 모델 적합도 지수를 제공하는 데 더 우수하지만, PLS-SEM의 적합도 지수는 아직 발전 중이다. CB-SEM 모델은 우리와 같은 요인 기반 모델(잠재 요인에 의해 영향을 받는 모델) 에 더 적합하지만, 복합 기반 모델(관측된 변수들을 합쳐 새로운 복합 변수를 생성하는 모델)은 PLS-SEM에서 우수한 결과를 제공한다. 이 연구는 예측 연구 분야에서 세 가지 방법 모두에 대한 실증적 비교를 제공함으로써 기존 문헌에 상당한 기여를 한다. 다국적 맥락은 이 연구를 전 세계적으로 관련성 있고 재현 가능하게 만든다. 우리는 연구자들이 널리 사용되는 SEM 접근법을 재고하고, 특히 요인 기반 및 복합 기반 모델에 적합한 SEM 방법을 사용할 것을 촉구한다.

Ali, F., Kim, W. G., Li, J., & Cobanoglu, C. (2018). A comparative study of covariance and partial least squares based structural equation modelling in hospitality and tourism research. International Journal of Contemporary Hospitality Management, 30(1), 416-435.

첨부파일 : 2018 SSCI comparative study of covariance and partial least squares...pdf

[요약] 

목적 - 구조 방정식 모델링(SEM)은 점점 더 많은 호텔 및 관광 연구자들에 의해 복잡한 관계를 검토하는 데 사용되고 있다. 이 논문은 호텔 및 관광 연구에 있어 SEM의 이점과 한계를 강조하고, 그 두 가지 주요 접근법인 공분산 기반 SEM(CB-SEM)과 부분 최소 제곱 SEM(PLS-SEM)을 비교하는 것을 목표로 한다.

설계/방법론/접근법 - 비교적 접근을 사용하여, 이 연구는 호텔 및 관광 산업에서 세 가지 다른 예시를 통해 SEM의 두 주요 접근법, 즉 CB-SEM과 PLS-SEM을 병행하여 비교한다. 두 접근법은 가정, 측정 모델의 타당성 및 신뢰성, 항목 유지 및 부하, 경로 관계의 강도와 중요성, 결정 계수 측면에서 나란히 비교된다.

발견 - 두 방법 모두 측정 이론과 구조적 경로 모델을 분석하지만, PLS-SEM을 적용함으로써 호텔 및 관광 연구자들에게 상대적으로 더 큰 이점이 있는 것으로 나타났다.

한계/시사점 - 3가지 예시만을 사용한 한계로 인해, 이 연구에서 생성된 결과와 경향을 호텔 및 관광 분야의 모든 연구에 일반화할 수 없다. 또한, 두 연구 모두에서 구조개념을 측정하기 위해 리커트 척도가 사용되었으며, 이는 결과에 편향을 줄 수 있다.

독창성 - 이 연구는 호텔 및 관광 연구에서 두 SEM 접근법의 사용을 비교한 최초의 연구이다. 이 연구의 발견은 호텔 및 관광 연구자들이 미래에 PLS-SEM을 적용하는 데 중요한 시사점과 방향을 제공한다. 

Astrachan, C. B., Patel, V. K., & Wanzenried, G. (2014). A comparative study of CB-SEM and PLS-SEM for theory development in family firm research. Journal of family business strategy, 5(1), 116-128.

첨부파일 : 2014 SSCI A comparative study of CB-SEM and PLS-SEM for theory development...pdf

[요약] 구조 방정식 모델링(SEM)은 가족 조화나 가족 결속과 같은 잠재 구성요소 간의 복잡한 관계를 조사하는 많은 가족 기업 연구자들에게 선호되는 방법론이 되었다. 이 방법론은 다양한 변수와 구성요소 수준을 포함하는 복잡한 측정 모델과 구조적 경로를 평가할 수 있는 능력 덕분에, 가족 기업 연구자들이 이전에 쉽게 풀어내고 검토할 수 없었던 복잡하고 미묘한 관계들을 조사할 수 있게 되었다. 그러나 많은 경우, 연구자들은 분포 가정이나 표본 크기와 같은 SEM의 가장 일반적으로 사용되는 접근법인 공분산 기반 SEM(CB-SEM)의 몇몇 도전적인 요구사항을 충족시키기 어려워한다. 본 연구에서는 CB-SEM의 이점과 단점을 지적하고, 동일한 샘플을 사용하여 부분 최소 제곱 SEM(PLS-SEM)과 비교한다. 본 연구는 두 방법 모두 측정 이론과 구조적 경로 모델을 분석하지만, PLS-SEM을 적용하는 데 많은 장점이 있음을 발견했다.

1. 연사모 논문컨설팅 (dataprizm.net) 제공