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어시스턴트
Latent structureLatent Variable Modeling

부분 최소 제곱 구조 방정식 모형

PLS-SEM은 Herman Wold (1985)가 개발한 구조 방정식 모형에 대한 분산 기반 접근법으로, 종속 변수에서 설명되는 분산을 최대화함으로써 잠재 변수 모형을 추정합니다. 공분산 기반 SEM과 달리 PLS-SEM은 탐색적 연구, 중소 표본, 많은 구성 요소를 포함하는 복잡한 모형, 비정규 분포 데이터에 특히 유용합니다.

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출처

  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

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ScholarGatePartial Least Squares Structural Equation Modeling (Partial Least Squares Structural Equation Modeling). 2026-06-15에 다음에서 검색함: https://scholargate.app/ko/psychometrics/pls-sem · 데이터셋: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026