结构方程模型作为一种统计分析技术，在社会科学诸多领域取得巨大成功，被Fornell誉为第二代多元统计分析方法。求解结构方程模型的算法主要包括两种，一种是以LISREL、AMOS等为代表，基于协方差求解；另外一种是以PLS—GRAPH等为代表，基于方差求解。 本文以偏最小二乘法的算法分析作为切入点，在结构方程模型框架内对偏最小二乘法进行详细讨论。主要内容包括：结构方程模型概念、原理；偏最小二乘法的形式规范、迭代方法、检验(符号检验，Stone-Geisser检验)。从数学原理角度理解结构方程模型及偏最小二乘法的内在工作机制。根据偏最小二乘法原理，本文在MATLAB上实现了基于偏最小二乘法的结构方程模型分析软件-MS-PLS。通过假设模型的模拟分析，不仅验证了MS-PLS软件的正确性和有效性，而且从中归纳得到基于两个潜变量的偏最小二乘法数据处理特征。与PLS-GRAPH软件比较，MS-PLS软件具有实用性。在顾客满意度应用背景下，本文对偏最小二乘法与层次分析法进行了可比性研究。不仅从理论基础与应用背景上分析了这两种算法具有可比性，而且通过3个模型和7个算例验证了偏最小二乘法与层次分析法在航空公司顾客满意度模型权重确定上确实具有可比性。将人类隐性知识显性化是这两个算法的共同目标，也是算法比较研究的意义所在。借此，将PLS算法引入群体决策领域并进行了初步探讨。