Partial Least Squares Structural Equation Modeling
PLS-SEM is a variance-based approach to structural equation modeling developed by Herman Wold (1985) that estimates latent variable models by maximizing the variance explained in dependent variables. Unlike covariance-based SEM, PLS-SEM is particularly useful for exploratory research, small to medium samples, complex models with many constructs, and non-normal data.
Record di origine
Citazioni copiate testualmente dal record di origine del metodo. Non si inferisce alcuna verifica a livello di affermazione da esse.
- 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
Affermazioni curate
Affermazioni persistite nel registro delle evidenze, ciascuna con la propria valutazione.
Questa vista non inventa una valutazione dell'affermazione quando il registro non ne ha.
Metodi correlati
Generato dal grafo dei metodi e mostrato come relazioni suggerite dalla macchina — nessuna affermazione di evidenza viene inferita.