ScholarGate
Ассистент
Latent structureLatent Variable Modeling

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.

Открыть в MethodMindСкороВидеоСкороСкачать слайды

Читать метод полностью

Только для участников

Войдите с бесплатным аккаунтом, чтобы прочитать этот раздел.

Войти

Карта метода

Окружение родственных методов — выберите узел, чтобы перейти к нему.

+ ещё 3

Источники

  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

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.

Сравнить рядом

Упоминается в

ScholarGatePartial Least Squares Structural Equation Modeling (Partial Least Squares Structural Equation Modeling). Получено 2026-06-15 из https://scholargate.app/ru/psychometrics/pls-sem · Набор данных: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026