（满意度）做了近10年的满意度研究，可以回答大家这个方面的任何问题

最近有个疑问，所谓PLS和lisrel的区别。SEM多用极大似然法，最小二乘法，一般化最小平方法等等指标，可以判定模型整体结构，内部质量，精简型的好坏。虽然sem对数据要求要严格，正态分布，但是如果做一些研究，用一些数学手段能够改善呢？sem现在也有一些手段，解决数据分布的问题吧，和海森矩阵的正定问题。还有样本量的选取，是不是可以使得数据的条件要求不那么严格呢？又或者对数据有一些特殊的处理方法？比如一篇文章里提到，LISREL中的ML估计，即使分布假设不成立也非常稳健，可以得到总体参数的一致估计。然后基于这些参数，采用几种目标函数计算隐变量得分。这些目标函数不同于PLS目标函数，但这并不能说明得分是不确定的。而PLS通过最大化测量变量的可靠性估计和隐变量回归的R2来计算隐变量得分，导致PLS参数估计有偏 ，使隐变量得分的价值大打折扣。
从目的角度来看，类似于探索性分析和验证性分析的区别。当研究目的是理论检验且先验理论知识充足时，更宜采用LISREL；当研究目的是因果预测应用，且理论知识非常缺乏时，则PLS更加适合。因此，从实用的角度可以说，ML和PLS方法是互补的，而不是互斥的。
所以满意度pls通径分析一定是独立的吗？不能借助sem的功能完善自己吗？
问题多多。请楼主和大家帮忙解答。

我也来学习 学习

学习了，很多问题分析不错

有顾客满意度方面的量表吗？

赞，高人出世了！

不知版主对满意度与工作绩效的关系有何看法？我们通常认为的正相关是不是错觉？

您好，您上次解答的问题让我获益颇多。
我现在的问题是
当出现多个评价主体时，例如多个市民对市政进行满意度评价时
多个个体的评价得分如何综合为一个总得分

402# buaatxp

关于PLS和LISREL的区别.我不是学统计的,只能大致讲讲.

LISREL通过将所有变量之间的关系最大化的方法来找到“最好”的估计值(属性和因素) ,PLS发现一个模型,这个模型在预测客户需求（影响客户满意度的关键驱动因素）上可以将误差最小化;—— 这对企业而言,就找到了一个优先权(投资或收益最大化的资源配置方案);

其次,LISREL 不能生成统一分阶的因素分数 :
- 不能进行基准比较或进行跟踪(而满意度,更准确讲应该是顾客需求,是需要持续跟踪/持续进行对比性研究的)
- 在因素分数发生变化时,没有办法解释“影响力”
PLS 能够在案例层面上生成因素的分数:
- 所有的分数有相同的分阶
- 所有的分数和影响力都可比较 ;

从"应用角度讲"LISREL不适用于满意度分析,因为我们需要模型"具有因果性和预测性":

质量因素的选择令客户需求对绩效的预测准确性上达到最大化;其次,模型是一个相互间存在数学关系的系统,模型各质量因素(顾客需求)\满意度\以及绩效之间是相互联系的,他们共同组成了模型.所以,从数学角度去看似乎是可行的,但从"应用"以及"研究目的"去看,LISREL是不适合的.

cht687383 发表于 2011-1-12 17:08
不知版主对满意度与工作绩效的关系有何看法？我们通常认为的正相关是不是错觉？

随便调查个满意度得分的话,与工作绩效之间应该是"无关联"的,谈不上是正相关或负相关.
如果是用正确的\科学的方法去研究(主要是变量的寻找),理论上来讲,应该是正相关.但最终的工作绩效,除了员工满意度以外,很大程度上由"个人能力及公司的管理制度及措施"等因素决定.满意度只能代表个人的行为和意愿是正面的\积极向上的,或是负面的\消极的?...

有趣。跟我的专业无关，碰巧路过，顺便拜读了一下，也很受益。

楼主一年来坚持回答同学们的问题，难得。