Частично най-малки квадрати - Моделиране на структурни уравнения
PLS-SEM е базиран на дисперсия подход към моделирането на структурни уравнения, разработен от Herman Wold (1985), който оценява модели на латентни променливи чрез максимизиране на обяснената дисперсия в зависимите променливи. За разлика от SEM, базиран на ковариации, PLS-SEM е особено полезен за изследователски изследвания, малки до средни извадки, сложни модели с много конструкти и ненормални данни.
Прочетете целия метод
Влезте с безплатен профил, за да прочетете този раздел.
Карта на методите
Обкръжението на сродните методи — изберете възел, за да го разгледате.
+3 още
Източници
- 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
- 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
- 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 ↗
Как да цитирате тази страница
ScholarGate. (2026, June 3). Partial Least Squares Structural Equation Modeling. ScholarGate. https://scholargate.app/bg/psychometrics/pls-sem
Кой метод?
Поставете този метод до най-близките му сродни методи и ги четете едно до друго — библиотеката полага книгите на масата; изборът е ваш.
- Изследователско моделиране на структурни уравненияПсихометрия↔ сравняване
- Фази АНОВА (Fuzzy ANOVA)Психометрия↔ сравняване
- Анализ на необходимите условияПсихометрия↔ сравняване
- WordfishПсихометрия↔ сравняване
- WordscoresПсихометрия↔ сравняване
Цитиран в
Забелязахте ли проблем на тази страница? Съобщете или предложете поправка →