Việc lựa chọn giữa PLS-SEM và CB-SEM là chủ đề tranh luận sôi nổi trong cộng đồng học thuật quốc tế. Lựa chọn sai phương pháp có thể dẫn tới việc bài báo bị từ chối ngay từ vòng sơ loại của Ban biên tập.

1. Mục tiêu nghiên cứu
- CB-SEM (AMOS, LISREL, Mplus): Thích hợp khi mục tiêu là khẳng định lý thuyết (Theory Confirmation/Testing). Phương pháp này tối thiểu hóa sự khác biệt giữa ma trận hiệp phương sai mẫu và ma trận hiệp phương sai lý thuyết.
- PLS-SEM (SmartPLS): Thích hợp khi mục tiêu là dự báo (Prediction) hoặc phát triển mở rộng lý thuyết (Exploratory / Theory Development).

2. Giả định phân phối chuẩn
CB-SEM đòi hỏi nghiêm ngặt về phân phối chuẩn đa biến (Multivariate Normality). Khi dữ liệu bị lệch (Skewed), PLS-SEM là lựa chọn bền bỉ hơn do là phương pháp phi tham số (Non-parametric).

3. Cấu trúc thang đo nguyên nhân (Formative Constructs)
Nếu mô hình chứa các cấu trúc thang đo nguyên nhân (Formative constructs) hoặc mô hình phân cấp bậc cao phức tạp, PLS-SEM thể hiện ưu thế vượt trội.