ScholarGate
المساعد
Latent structureLatent Variable Modeling

نمذجة المعادلات الهيكلية بالحد الأدنى من المربعات الجزئية

نمذجة المعادلات الهيكلية بالحد الأدنى من المربعات الجزئية (PLS-SEM) هي مقاربة قائمة على التباين لنمذجة المعادلات الهيكلية طورها هيرمان وولد (Herman Wold) عام 1985، وتقوم بتقدير نماذج المتغيرات الكامنة عن طريق تعظيم التباين المفسر في المتغيرات التابعة. على عكس نمذجة المعادلات الهيكلية القائمة على التغاير، فإن PLS-SEM مفيدة بشكل خاص للبحث الاستكشافي، والعينات الصغيرة إلى المتوسطة، والنماذج المعقدة ذات البنى المتعددة، والبيانات غير الطبيعية.

افتح في MethodMindقريبًافيديوقريبًاتنزيل الشرائح

اقرأ الطريقة كاملة

للأعضاء فقط

سجّل الدخول بحساب مجاني لقراءة هذا القسم.

تسجيل الدخول

خريطة المناهج

محيط المناهج ذات الصلة — اختر عقدةً للاستكشاف.

+3 أخرى

المصادر

  1. Hair, J. F., Hult, G. T. M., Ringle, C. M., & Sarstedt, M. (2017). A Primer on Partial Least Squares Structural Equation Modeling (PLS-SEM) (2nd ed.). Sage Publications. ISBN: 9781483377445
  2. Wold, H. (1985). Partial least squares. In S. Kotz & N. L. Johnson (Eds.), Encyclopedia of Statistical Sciences (Vol. 6, pp. 581-591). Wiley. ISBN: 9780471822622
  3. Chin, W. W. (2010). How to write up and report PLS analyses. In V. E. Vinzi, W. W. Chin, J. Henseler, & H. Wang (Eds.), Handbook of Partial Least Squares: Concepts, Methods and Applications (pp. 655-690). Springer. DOI: 10.1007/978-3-540-32827-8_29

كيف تستشهد بهذه الصفحة

ScholarGate. (2026, June 3). Partial Least Squares Structural Equation Modeling. ScholarGate. https://scholargate.app/ar/psychometrics/pls-sem

أيُّ منهج؟

ضع هذا المنهج إلى جانب أقرب نظائره واقرأهما جنباً إلى جنب — المكتبة تضع الكتب على الطاولة، والاختيار لك.

قارن جنباً إلى جنب

يُستشهد بها في

ScholarGatePartial Least Squares Structural Equation Modeling (Partial Least Squares Structural Equation Modeling). استُرجع بتاريخ 2026-06-15 من https://scholargate.app/ar/psychometrics/pls-sem · مجموعة البيانات: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026