ScholarGate
Pembantu
Latent structureLatent Variable Modeling

Pemodelan Persamaan Struktural Kuasa Dua Separa

PLS-SEM ialah pendekatan berasaskan varians kepada pemodelan persamaan struktural yang dibangunkan oleh Herman Wold (1985) yang menganggarkan model pemboleh ubah laten dengan memaksimumkan varians yang dijelaskan dalam pemboleh ubah bersandar. Berbeza dengan SEM berasaskan kovarians, PLS-SEM amat berguna untuk penyelidikan penerokaan, sampel bersaiz kecil hingga sederhana, model kompleks dengan banyak konstruk, dan data tidak normal.

Buka dalam MethodMindTidak lama lagiVideoTidak lama lagiDownload slides

Baca kaedah sepenuhnya

Ahli sahaja

Log masuk dengan akaun percuma untuk membaca bahagian ini.

Log masuk

Method map

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

+3 more

Sumber

  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

Cara memetik halaman ini

ScholarGate. (2026, June 3). Partial Least Squares Structural Equation Modeling. ScholarGate. https://scholargate.app/ms/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

Dirujuk oleh

ScholarGatePartial Least Squares Structural Equation Modeling (Partial Least Squares Structural Equation Modeling). Dicapai 2026-06-15 daripada https://scholargate.app/ms/psychometrics/pls-sem · Set data: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026