ScholarGate
Trợ lý

So sánh phương pháp

Xem các phương pháp đã chọn cạnh nhau; những hàng khác biệt được làm nổi bật.

Mô hình hóa phương trình cấu trúc Bình phương tối thiểu riêng phần×Mô hình cấu trúc phương trình thăm dò×
Lĩnh vựcTrắc lượng tâm lýTrắc lượng tâm lý
HọLatent structureLatent structure
Năm ra đời19852009
Người khởi xướngHerman WoldTihomir Asparouhov, Bengt Muthén
LoạiComponent-based structural equation modelHybrid exploratory-confirmatory factor modeling
Công trình gốcHair, 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: 9781483377445Asparouhov, T., & Muthén, B. (2009). Exploratory structural equation modeling. Structural Equation Modeling, 16(3), 397-438. DOI ↗
Tên gọi khácPLS-SEM, PLS path modelingESEM
Liên quan55
Tóm tắtPLS-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.Exploratory Structural Equation Modeling (ESEM) is a hybrid approach that combines exploratory factor analysis (EFA) with confirmatory factor analysis (CFA) and path modeling, developed by Asparouhov and Muthén (2009). ESEM relaxes restrictive zero-loading assumptions of traditional CFA, allowing all indicators to load on all factors, which can reveal cross-factor complexity and improve model fit while retaining the ability to test substantive structural theories.
ScholarGateBộ dữ liệu
  1. v1
  2. 3 Nguồn tài liệu
  3. PUBLISHED
  1. v1
  2. 3 Nguồn tài liệu
  3. PUBLISHED

Đến trang tìm kiếm Tải xuống bản trình chiếu

ScholarGateSo sánh phương pháp: Partial Least Squares Structural Equation Modeling · Exploratory Structural Equation Modeling. Truy cập ngày 2026-06-17 từ https://scholargate.app/vi/compare