Метод структурных уравнений на основе частичных наименьших квадратов
PLS-SEM — это дисперсионный подход к моделированию структурными уравнениями, разработанный Германом Вольдом (1985), который оценивает модели латентных переменных, максимизируя объяснённую дисперсию в зависимых переменных. В отличие от SEM на основе ковариаций, PLS-SEM особенно полезен для исследовательских целей, малых и средних выборок, сложных моделей с множеством конструктов и ненормальных данных.
Читать метод полностью
Войдите с бесплатным аккаунтом, чтобы прочитать этот раздел.
Карта метода
Окружение родственных методов — выберите узел, чтобы перейти к нему.
+ ещё 3
Источники
- 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 ↗
Как цитировать эту страницу
ScholarGate. (2026, June 3). Partial Least Squares Structural Equation Modeling. ScholarGate. https://scholargate.app/ru/psychometrics/pls-sem
Какой метод?
Поставьте этот метод рядом с ближайшими родственными и прочитайте их бок о бок — библиотека выкладывает книги на стол, а выбор за вами.
- Исследовательское моделирование структурными уравнениямиПсихометрия↔ сравнить
- Нечеткая ANOVA (Fuzzy ANOVA)Психометрия↔ сравнить
- Анализ необходимых условийПсихометрия↔ сравнить
- WordfishПсихометрия↔ сравнить
- WordscoresПсихометрия↔ сравнить
Упоминается в
Нашли ошибку на этой странице? Сообщите о ней или предложите исправление →