ScholarGate
Assistent
Latent structureLatent Variable Modeling

Partial Least Squares Structurele Vergelijkingsmodeling

PLS-SEM is een variantiegebaseerde benadering van structurele vergelijkingsmodellering, ontwikkeld door Herman Wold (1985), die latente variabelemodellen schat door de verklaarde variantie in afhankelijke variabelen te maximaliseren. In tegenstelling tot covariantiegebaseerde SEM is PLS-SEM bijzonder nuttig voor verkennend onderzoek, kleine tot middelgrote steekproeven, complexe modellen met veel constructen en niet-normale gegevens.

Openen in MethodMindBinnenkortVideoBinnenkortDia's downloaden

Lees de volledige methode

Alleen voor leden

Log in met een gratis account om dit onderdeel te lezen.

Inloggen

Methodenkaart

De omgeving van verwante methoden — selecteer een knooppunt om te verkennen.

+3 meer

Bronnen

  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

Deze pagina citeren

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

Welke methode?

Plaats deze methode naast haar naaste verwanten en lees ze naast elkaar — de bibliotheek legt de boeken op tafel; de keuze is aan u.

Naast elkaar vergelijken

Geciteerd door

ScholarGatePartial Least Squares Structural Equation Modeling (Partial Least Squares Structural Equation Modeling). Geraadpleegd op 2026-06-15 via https://scholargate.app/nl/psychometrics/pls-sem · Gegevensset: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026