Modellizzazione di equazioni strutturali con minimi quadrati parziali
Il PLS-SEM è un approccio basato sulla varianza alla modellizzazione di equazioni strutturali sviluppato da Herman Wold (1985) che stima modelli di variabili latenti massimizzando la varianza spiegata nelle variabili dipendenti. A differenza del SEM basato sulla covarianza, il PLS-SEM è particolarmente utile per la ricerca esplorativa, campioni di piccole e medie dimensioni, modelli complessi con molti costrutti e dati non normali.
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Fonti
- 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 ↗
Come citare questa pagina
ScholarGate. (2026, June 3). Partial Least Squares Structural Equation Modeling. ScholarGate. https://scholargate.app/it/psychometrics/pls-sem
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- Modellazione Esplorativa delle Equazioni StrutturaliPsicometria↔ compare
- ANOVA FuzzyPsicometria↔ compare
- Analisi delle Condizioni NecessariePsicometria↔ compare
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