Latent structureLatent Variable Modeling
偏最小二乗構造方程式モデリング
PLS-SEMは、ヘルマン・ウォルド（1985）によって開発された構造方程式モデリングの分散ベースのアプローチであり、従属変数で説明される分散を最大化することによって潜在変数モデルを推定します。共分散ベースのSEMとは異なり、PLS-SEMは探索的研究、中小規模のサンプル、多くの構成要素を持つ複雑なモデル、および非正規データに特に役立ちます。
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出典
- 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 ↗
このページの引用方法
ScholarGate. (2026, June 3). Partial Least Squares Structural Equation Modeling. ScholarGate. https://scholargate.app/ja/psychometrics/pls-sem
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