前提：毕业论文模型中的调节变量是连续变量

内心活动：作为毕业论文全程使用SPSS会显得档次不是特别高（纯属个人想法，不喜勿喷）（SPSS方法为：分层多元回归分析-自变量和调节变量进行交互-相乘，然后进行均值中心化），但是AMOS又只能做类别调节变量分析（分组分析），要做AMOS的话只能把连续的调节变量变成类别调节变量（先各项全部计算均值然后进行分组），最后权衡再三选择了相对比较小众的SmartPLS分析（最新出的3.2.6版本比起老版本真心强大了不少，操作也特别简单，而且还支持中文，不过就是最新版本的参考书基本上是英文的）。

心路历程ing:

以前写的论文基本是这样一个套路：  先用SPSS做描述性统计，然后用SPSS做探究性因子分析得到信度（Cronbach'sAlpha）和效度（聚合效度）结果，最后用AMOS做确定性因子分析（AVE和区分效度）和径路分析（路径系数和P）。

而使用PLS一般是先做PLSAlgorithm然后做 Bootsrapping，而需要做调节变量只需要点击上方的 调节效应按钮 根据自己的要求选择计算方法（乘积指标，二阶，正交）和乘积项是否进行标准化或者均值中心化（我目前选择的是乘积指标然后均值中心化）.

在我把数据用SPSS，AMOS，SmartPLS都做了一遍后，让我头疼的问题出现了。

在 PLS Algorithm结果里面是可以直接出Cronbach's Alpha，聚合效度，AVE，区分效度 结果的，而且出来的结果比SPSS探究性因子分析和AMOS确定性因子分析出来的结果要好很多。

而在路径分析（去除调节变量模型）中PLS  Bootsrapping结果也同样比AMOS结果好，所以我的论文到底应该使用哪个结果变成了一个难题。

而在找寻国内使用SmartPLS分析的相关论文中有以下几种情况：

1.先用SPSS做描述性统计，然后用SPSS做探究性因子分析，然后用AMOS做确定性因子分析和基础模型径路分析 ，最后用SmartPLS做调节变量分析（这里还有把需要调节的部分单独拿出来做的论文）

2.先用SPSS做描述性统计，然后用SPSS做探究性因子分析，然后用AMOS做确定性因子分析，最后用SmartPLS做径路分析 （基本模型和调节变量模型）

3.先用SPSS做描述性统计，而在信效度分析中，使用SmartPLS得到Cronbach'sAlpha，聚合效度，AVE，区分效度结果，使用SPSS得到单独的KMO和Bartlett结果，最后用SmartPLS做径路分析 （基本模型和调节变量模型）

4.用SPSS做描述性统计后全程使用SmartPLS - 这也是我刚刚下的决定，本来想要发求助贴，询问各位大神的意见，但是想来想去，还是保持论文的一惯性吧，虽然SmartPLS现在还是不是被特别认可，但是总比一篇论文看起来杂乱无章要强，最重要的是得出的结果还是那么的nice。

最后，欢迎大家指出问题。