Latent structureLatent Variable Modeling

Daļējo mazāko kvadrātu strukturālo vienādojumu modelēšana

PLS-SEM ir uz varianci balstīta pieeja strukturālo vienādojumu modelēšanai, ko izstrādājis Hermans Volds (1985), un kas novērtē latento mainīgo modeļus, maksimizējot skaidroto varianci atkarīgajos mainīgajos. Atšķirībā no uz kovarianci balstītas SEM, PLS-SEM ir īpaši noderīga izpētes pētījumiem, maziem un vidējiem paraugiem, sarežģītiem modeļiem ar daudziem konstruktiem un nenormāliem datiem.

Atvērt MethodMindDrīzumāVideoDrīzumāDownload slides

Lasīt pilno metodes aprakstu

Tikai dalībniekiem

Piesakieties ar bezmaksas kontu, lai lasītu šo sadaļu.

Pieteikties

Method map

The neighbourhood of related methods — select a node to explore.

+3 more

Avoti

  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

Kā citēt šo lapu

ScholarGate. (2026, June 3). Partial Least Squares Structural Equation Modeling. ScholarGate. https://scholargate.app/lv/psychometrics/pls-sem

Which method?

Set this method beside its closest kin and read them side by side — the library lays the books on the table; the choice is yours.

Compare side by side

Uz to atsaucas

ScholarGatePartial Least Squares Structural Equation Modeling (Partial Least Squares Structural Equation Modeling). Izgūts 2026-06-15 no https://scholargate.app/lv/psychometrics/pls-sem · Datu kopa: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026