說明PLS-SEM 是否為適當的分析方法時？
答： 中文請參考：
 PLS-SEM 的主要優點包括放寬用於使用CB-SEM估計模型的最大概似法所需的正態分佈假設，以及PLS-SEM能夠估計具有較小樣本量和較複雜模型的能力(Hair et al. 2019; Shiau et al. 2019; Khan et al. 2019; Shiau and Chau 2016)。與CB-SEM相比，PLS-SEM更適用於：當研究目標是對理論發展的探索性研究時；當分析是針對預測的角度時；當結構模型複雜時；當結構模型包括一個或多個形成性模式時；當樣本量較小時；當分佈不是正態時；以及當研究需要潛在變量分數以進行後續分析時(Gefen et al. 2011; 2019; Shiau and Chau 2016; Shiau et al. 2020)。上述原因支持考慮 PLS-SEM是適合研究的SEM方法。
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2025 SEM 結構方程模型期刊最新要求(7)
7. 投期刊論文，經常被要求說明PLS-SEM 是否是適當的分析方法時，需要回答為何要使用PLS？
答： 在過去的幾十年中，基於協方差的結構方程模型(CB-SEM)是分析觀測變數和潛在變數之間複雜關係的好方法和主要方法。相較之下，PLS-SEM方法近年來在行銷管理、組織管理、國際管理、人力資源管理、資訊系統管理、營運管理、管理會計、策略管理、飯店管理、供應鏈管理和營運管理等諸多領域都發生了很大的變化，成為多變量分析方法之一。相較於LISREL和AMOS的SEM，PLS方法對於量測尺度(measurement scales)、樣本數大小(sample size)和殘差分佈(residual distributions)的要求較低。 
Ringle et al. (2012) 整理使用PLS方法的理由如下表。
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[Knowledge Sharing] Exploring
[知識分享] 行動支付的核心知識研究期刊出來了，免費下載，
，我們蒐集 Web of Science (WoS) database ( 1996 - 2023) 的4046篇期刊論文. 確認 111 高引用行動支付的期刊論文，形成13個行動支付的核心知識 (1) mobile money, (2) trust in mobile banking, (3) ris falcoal, falk (5k； multidimensional decision framework of the unified theory of acceptance and use of technology (UTAUT), (6) beliefs, (7) decision-making for information technology (IT) adoption, (😎 trust, (9) perceived 值social influence, and (13) intention to use and continued use of information systems.
貢獻高引用行動支付期刊論文的前 10 位作者有(The top ten highly inferential authors are) Rana N. P., Venkatesh V., Dwivedi Y. K., Ooi
K. B., Zhou T., Alalwan A. A., Laukkanen T., Liébana-Cabanillas F., Oliveira T., and Tan G. W. H
Wen-Lung Shiau，Chia-Hsing Shih, Chien-Liang Lin, Shan-Ze Jiang, Yogesh K. Dwivedi, Wen-Pin Yu, Kuanchin Chen (2025), Exploring Core Knowledge in Mobile Payment Research, Journal of Organizational and EndUser 2023 IF=3.6 INFORMATION SCIENCE & LIBRARY SCIENCE 28/160)
https://www.igi-global.com/....../exploring....../379684
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6.   一般論文的信效度要求有哪些？
答：  量表信度部分，主要檢驗個別項目的信度，以多元相關平方(Squared Multiple Correlations, SMC)值作為觀察標準值，理想的SMC值需大於0.5，表示測量指標具有良好的信度。潛在變項組成信度(Composite Reliability, CR)：指構面內部變數的一致性，一般而言，其值須大於0.7 (Hair et al. 2010)。本研究中之潛在變項的組成信度值皆大於0.9，代表構面具有良好的內部一致性。在收斂效度方面，檢驗因素負荷量，個別構面的組成信度以及平均變異數萃取量(Hair et al. 2010; Shiau and Luo 2013)。因素負荷量須大於0.7，各測量構面的組成信度的值須大於0.7 (CR>0.7)建議值，當所有構面平均變異數萃取量的值均大於建議值門檻0.5 (Hair et al. 2010)，則具有其收斂效度。區別效度主要是檢驗測量變項對於不同構面間的鑑別程度。各構面間平均變異數萃取量的平方根值均需大於測量不同構面間之相關係數(Hair et al. 2010; Shiau and Luo 2013; Shiau and Chau 2016；Shiau et al. 2020.)
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5. 量表可以自行發展嗎？
答： 當然可以，只是發展量表有一定的要求和程序，較為困難，一般的研究都會藉用成熟的量表。 
請參考：
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4.   管理的論文一定要有理論做為基礎嗎？
答： 探索性的研究不一定要有理論做基礎，因為尚在探索現象階段。實證研究就非常要求有理論基礎，因為在管理方面，常以理論為依據，用來說明和解釋研究的現象。
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3.   如何驗證一個構面是否是形成性(formative)？
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In the memory of 2025/5【紀念一下】值
人生不如意，十之八九，若是好事碰在一起，反而擔心一整年的好運用完了，無論如何， 還是要感謝很多人的幫忙，這是一個值得紀念的，十分忙碌和豐收的一個月。
1. 第88篇期刊論文被接受
Wen-Lung Shiau，Chia-Hsing Shih, Chien-Liang Lin, Shan-Ze Jiang, Yogesh K. Dwivedi, Wen-Pin Yu, Kuanchin Chen (2025), Exploring Core Knowledge in Mobile Payment Research, JOEUC,(SSCI Q1, accepted and forthcoming)
2. 指導學生得6個獎:
第十屆崇越行銷大賞：AI應用行銷競賽！（匿名競賽！）
長庚資管學生們拿了6個獎，1個特優, 1個優等, 和4個佳作獎
3. 得ECR (SSCI, Q1)服務獎：
Congratulations on Springer Nature Author Service Award 2025
4. 完成第67本書的校對，6月出版。
統計分析入門與應用(第五版)｜SPSS中文版+SmartPLS 4(CB-SEM + PLS-SEM) 
5. Scopus FWCI 文章影響力，全台第二:
近五年 2021-2025 的 Scopus 資料庫，在Business，Management，and Accounting 類別中，FWCI 文章的影響力，在全台灣中排行 第二 (FWCI=20.58) 
6. 完成邀請國際知名學者交流 
Prof. Ho (EIC of JOCEC)  
Prof. Siau Keng Leng (EIC of JDM; Fellow, Association for Information Systems) 
Prof. Fiona Fui-Hoon Nah (EIC of THCI）, 
Prof. Shuyuan Mary Ho Metcalfe (Florida State Uni,; Fulbright U.S. Scholars), 
Prof. Edward Y. Chang(張智威； Stanford Univ.)
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在研究方法上，PLS-SEM遇到的核心問題是什麼？
答： 在研究方法，長久以來PLS-SEM的兩大問題是：(1)缺乏一致性結果；(2)缺乏模式適配指標(model fit) (Henseler et al. 2014) SmartPLS 4已經提供解決方式，在缺乏一致性問題上，SmartPLS 4提供PLSc功能(consistent PLS Algorithm+consistent PLS Bootstrapping) (Dijkstra and Henseler (2015)，可以提供一致性的結果，但只能用在所有構面是反應性(reflective)；對於在缺乏模式適配指標這個問題上，SmartPLS 4提供了SRMR模式適配指標(Henseler et al. 2014)，以評估研究模式的適配。
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1.    在研究方法上，SmartPLS 4 (PLS-SEM+CB-SEM)最新的分析功能有哪些？
答：    a)    回歸(Regression)模型。
    b)    路徑分析(Path analysis)和Process功能分析，包括直接和間接影響的計算。
    c)    CB-SEM 共變數形式結構方程模式
d)多重調節分析（例如，三向交互）。
    e)    在大多數算法中考慮變量的類型資料
    f)    提供標準化、非標準化和以均值為中心的PLS-SEM分析
    g)    內生性(Endogeneity)評估使用高斯copula方法。
    h)    必要條件分析(NCA)，包括顯著性檢驗。
    請參考： 
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【A good news】Our CVs paper has
【自high 一下】我們控制變量的論文，已經被 研究方法的教科書 收錄引用了, https://www.elgaronline.com/....../9781035345946.x​​ml
如下圖。
請大家多多參考和引用。 謝謝大家
Wen-Lung Shiau, Patrick Y.K. Chau, Jason Bennett Thatcher, Ching-I Teng, Yogesh K. Dwivedi (2024）, Have we controlled properly? Problems with and recommendations for the use of control variables in information systems research, International Journal of Information Management, Volume 74, Volume 74, February, 102702 (SSCI, 2022 IF= 21 , Information Science & Library Science Q1, 1/161.) https://doi.org/10.1016/j.ijinfomgt.2023.102702
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我們經過20多年的SEM學習和實戰經歷，提供正確的CB-SEM和PLS-SEM研究論文參考範例如下。新增最新&最正確的中介分析，
類別型和連續型的調節分析，以及避免 Type II error 的power analysis統計檢定力（功效）分析文章，
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