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Hair Jr, J. F., Matthews, L. M., Matthews, R. L., & Sarstedt, M. (2017). PLS-SEM or CB-SEM: updated guidelines on which method to use. International Journal of Multivariate Data Analysis, 1(2), 107-123.

첨부파일 : 2017 [가이드라인] Determining whether CB-SEM or PLS-SEM is the most appropriate method to use..

[요약] 

사회과학 연구자들이 사용할 수 있는 통계적 방법은 많다. 따라서 적절한 기법을 알아내는 것은 도전이 될 수 있다. 예를 들어, 구조 방정식 모델링(SEM)을 고려할 때 공분산 기반(CB-SEM)과 분산 기반 부분 최소 제곱(PLS-SEM) 중 선택하는 것은 어려울 수 있다. 이 논문은 동일한 이론적 측정과 구조 모델, 데이터셋을 적용하여 직접 비교를 수행한다. 연구 결과에 따르면,
- CB-SEM을 사용할 때 많은 지표들이 적절한 적합도를 달성하기 위해 제거되었으며, 이는 PLS-SEM과 비교했을 때의 상황이다. 

- 복합 신뢰도와 수렴 타당성은 일반적으로 PLS-SEM을 사용했을 때 더 높았지만, 차별 타당성과 베타 계수와 같은 다른 메트릭은 비슷했다. 

- 종속 변수 지표에서 설명된 분산을 비교했을 때, PLS-SEM이 CB-SEM보다 훨씬 더 우수했다. 

업데이트된 지침은 연구자들이 CB-SEM 또는 PLS-SEM 중 어떤 방법을 사용하는 것이 가장 적절한지 결정하는 데 도움을 줄 것이다. 

Rigdon, E. E., Sarstedt, M., & Ringle, C. M. (2017). On comparing results from CB-SEM and PLS-SEM: Five perspectives and five recommendations. Marketing: ZFP–Journal of Research and Management, 39(3), 4-16.

첨부파일 : 2017 [가이드라인] Comparing Results from CB-SEM and PLS-SEM..

[요약] 

구조 방정식 모델을 추정하기 위해, 연구자들은 두 가지 주요 접근법을 활용할 수 있다: 공분산 기반 구조 방정식 모델링(CB-SEM)과 부분 최소 제곱 구조 방정식 모델링(PLS-SEM). 다른 접근법의 한계에 대한 우려는 연구자들이 접근법 간의 결과를 비교함으로써 확신을 얻으려고 할 수 있다. 하지만 두 모델의 구조가 그 외에 동일하다면, CB-SEM과 PLS-SEM의 결과가 일치하기를 연구자들이 기대해야 할까? 과학의 철학과 연구 상황에 대한 다른 기대감은 이 질문에 대한 다섯 가지 다른 관점을 바탕으로 한다. 우리는 CB-SEM과 PLS-SEM의 결과 비교가 오도되고 잘못된 접근이며, 거짓 확신과 거짓 우려를 모두 생성할 수 있다고 주장한다. 특정 요구사항, 계산 절차 및 모델에 부과된 제약조건이 서로 다른 방법 간의 결과 비교에서 확신을 추구하는 대신, 연구자들은 연구 설계의 더 근본적인 측면에 집중해야 한다. 우리의 논의를 바탕으로, SEM을 사용한 적용 연구를 위한 권장사항을 도출한다.

1. 연사모 논문컨설팅 (dataprizm.net) 제공