我们经过20多年的SEM学习和实战经历，提供正确的CB-SEM和PLS-SEM研究论文参考范例如下。

新增最新&最正确的中介分析，类别型和连续型的调节分析，以及避免 Type II error 的power analysis统计检定力（功效）分析文章，

读者们可以自行参考如何做正确的SEM分析和研究结果如何正确的呈现，请多多参考和引用，谢谢大家的支持。

3. Correctly use both CB-SEM & PLS-SEM: Why use PLS?

Wen-Lung Shiau, and Patrick Y. K. Chau, (2016). “Understanding behavioral intention to use a cloud computing classroom: A multiple model-comparison approach,” Information & Management (53:3), pp. 355-365. (SSCI, 2015 IF= 2.163) (Web of Science 200 times cited, ESI 1% high cited article )

这是结合CB-SEM和PLS-SEM的一篇论文，可以用来提供最新说明和最新参考文献解释 PLS-SEM 是适当的分析方法。

在过去的几十年中,基于共变异数的结构方程建模(CB-SEM)是分析观测变数和潜在变数之间复杂关系的好方法和主要方法。相比之下, PLS-SEM 方法近年来在行销管理、组织管理、国际管理、人力资源管理、资讯系统管理、运营管理、管理会计、战略管理、酒店管理、供应链管理和运营管理等诸多领域都发生了很大的变化,成为多变量分析方法之一。 PLS-SEM 的主要优点包括放宽使用 CB-SEM 估计模型的最大可能性方法所需的常态分布假设,以及 PLS-SEM 有使用较小样本估计更复杂的模型的能力。 与CB-SEM相比,PLS-SEM更适合于本研究,理由包括：a. 研究目标为理论发展的探索性研究; b.分析用于预测; c. 结构模型是复杂时;d. 结构模型包括一个或多个形成性构面; e. 较小样本量是基于由于母体较少时; f分布缺乏常态性时; g.当研究需要潜在的分数进行后续分析时。上述原因提供了本研究使用PLS-SEM是适当的分析方法。