ScholarGate
Trợ lý
Latent structureLatent Variable Modeling

Mô hình hóa phương trình cấu trúc Bình phương tối thiểu riêng phần

PLS-SEM là một phương pháp dựa trên phương sai để mô hình hóa phương trình cấu trúc do Herman Wold (1985) phát triển, ước lượng các mô hình biến tiềm ẩn bằng cách tối đa hóa phương sai được giải thích trong các biến phụ thuộc. Không giống như SEM dựa trên hiệp phương sai, PLS-SEM đặc biệt hữu ích cho nghiên cứu thăm dò, mẫu nhỏ đến trung bình, mô hình phức tạp với nhiều cấu trúc và dữ liệu không phân phối chuẩn.

Mở trong MethodMindSắp ra mắtVideoSắp ra mắtTải xuống bản trình chiếu

Đọc toàn bộ phương pháp

Chỉ dành cho thành viên

Đăng nhập bằng tài khoản miễn phí để đọc phần này.

Đăng nhập

Bản đồ phương pháp

Lân cận của các phương pháp liên quan — chọn một nút để khám phá.

+3 nữa

Nguồn tài liệu

  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

Cách trích dẫn trang này

ScholarGate. (2026, June 3). Partial Least Squares Structural Equation Modeling. ScholarGate. https://scholargate.app/vi/psychometrics/pls-sem

Phương pháp nào?

Đặt phương pháp này bên cạnh những phương pháp gần gũi nhất với nó và đọc chúng song song — thư viện bày sách lên bàn; lựa chọn là của bạn.

So sánh song song

Được tham chiếu bởi

ScholarGatePartial Least Squares Structural Equation Modeling (Partial Least Squares Structural Equation Modeling). Truy cập ngày 2026-06-15 từ https://scholargate.app/vi/psychometrics/pls-sem · Bộ dữ liệu: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026