Порівняння методів
Переглядайте обрані методи поруч; рядки з відмінностями підсвічено.
| Wordscores× | Моделювання структурними рівняннями методом часткових найменших квадратів× | |
|---|---|---|
| Галузь | Психометрія | Психометрія |
| Родина | Latent structure | Latent structure |
| Рік появи≠ | 2003 | 1985 |
| Автор методу≠ | Michael Laver, Kenneth Benoit, John Garry | Herman Wold |
| Тип≠ | Text analysis and dimension reduction | Component-based structural equation model |
| Основоположне джерело≠ | Laver, M., Benoit, K., & Garry, J. (2003). Extracting policy positions from political texts using words as data. American Political Science Review, 97(2), 311-331. DOI ↗ | 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 |
| Інші назви≠ | — | PLS-SEM, PLS path modeling |
| Пов'язані | 5 | 5 |
| Підсумок≠ | Wordscores is a text-based scaling method developed by Laver, Benoit, and Garry (2003) that estimates the policy positions of political actors based on word frequencies in their texts. By comparing word usage in reference texts of known positions with test texts, the method infers the latent political dimension of any document without requiring manual coding or training data. | PLS-SEM is a variance-based approach to structural equation modeling developed by Herman Wold (1985) that estimates latent variable models by maximizing the variance explained in dependent variables. Unlike covariance-based SEM, PLS-SEM is particularly useful for exploratory research, small to medium samples, complex models with many constructs, and non-normal data. |
| ScholarGateНабір даних ↗ |
|
|