Latent structureLatent Variable Modeling
การสร้างสมการโครงสร้างกำลังสองน้อยที่สุดกำลังสองบางส่วน
PLS-SEM เป็นแนวทางตามความแปรปรวนในการสร้างสมการโครงสร้างที่พัฒนาโดย Herman Wold (1985) ซึ่งประมาณค่าแบบจำลองตัวแปรแฝงโดยการเพิ่มความแปรปรวนที่อธิบายในตัวแปรตามให้สูงสุด ต่างจาก SEM ตามความแปรปรวนร่วม PLS-SEM มีประโยชน์อย่างยิ่งสำหรับการวิจัยเชิงสำรวจ กลุ่มตัวอย่างขนาดเล็กถึงปานกลาง แบบจำลองที่ซับซ้อนซึ่งมีโครงสร้างหลายอย่าง และข้อมูลที่ไม่เป็นไปตามการแจกแจงปกติ
อ่านวิธีฉบับเต็ม
สำหรับสมาชิกเท่านั้น
เข้าสู่ระบบเข้าสู่ระบบด้วยบัญชีฟรีเพื่ออ่านส่วนนี้
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
+3 more
แหล่งอ้างอิง
- 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 ↗
วิธีอ้างอิงหน้านี้
ScholarGate. (2026, June 3). Partial Least Squares Structural Equation Modeling. ScholarGate. https://scholargate.app/th/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.
- การสร้างสมการโครงสร้างเชิงสำรวจการวัดทางจิตวิทยา↔ compare
- ฟัซซี ANOVAการวัดทางจิตวิทยา↔ compare
- การวิเคราะห์เงื่อนไขที่จำเป็นการวัดทางจิตวิทยา↔ compare
- Wordfishการวัดทางจิตวิทยา↔ compare
- Wordscoresการวัดทางจิตวิทยา↔ compare