СмартПЛС
 | |
| Оригинальный автор(ы) | Кристиан М. Рингл , Свен Венде, Ян-Майкл Беккер |
|---|---|
| Разработчик(и) | СмартПЛС ГмбХ |
| Первоначальный выпуск | 2005 |
| Стабильная версия | Смарт ПЛС 4.0.9.5 / 23 июня 2023 г |
| Операционная система | Windows и Мак |
| Платформа | Ява |
| Доступно в | Английский (язык по умолчанию) , арабский , китайский , французский , немецкий , индонезийский , итальянский , японский , корейский , малайский , персидский , польский , португальский , румынский , испанский , урду , бенгальский , чешский , иврит , хинди , хорватский , курдский , норвежский , Русский , шведский , тайский , турецкий , вьетнамский |
| Тип | Статистический анализ , многомерный анализ , моделирование структурными уравнениями , моделирование пути частичным методом наименьших квадратов |
| Лицензия | SmartPLS 4: фирменное программное обеспечение |
| Веб-сайт | www |
SmartPLS — это программное обеспечение с графическим пользовательским интерфейсом для моделирования структурных уравнений (SEM) на основе отклонений с использованием метода моделирования пути частичных наименьших квадратов (PLS) . [1] [2] [3] [4] [5] Пользователи могут оценивать модели на основе своих данных, используя базовый PLS-SEM, взвешенный PLS-SEM (WPLS), последовательный PLS-SEM (PLSc-SEM) и алгоритмы регрессии сумм. [6] [7] Программное обеспечение вычисляет стандартные критерии оценки результатов (например, для отражающих и формирующих моделей измерения и структурной модели, включая критерий HTMT, тестирование значимости на основе бутстрапа, PLSpredict и степень соответствия). [8] и он поддерживает дополнительный статистический анализ (например, подтверждающий тетрадный анализ, модели высшего порядка, анализ карты важности-производительности, сегментацию скрытых классов, посредничество, модерацию, оценку инвариантности измерений, многогрупповой анализ, регрессионный анализ, логистическую регрессию, анализ пути, ПРОЦЕСС, подтверждающий факторный анализ и моделирование структурными уравнениями на основе ковариации). [9] [10] [11] Поскольку SmartPLS запрограммирован на Java , его можно запускать и запускать в различных компьютерных операционных системах, таких как Windows и Mac . [12]
SmartPLS4 [ править ]
Новейшее дополнение — SmartPLS4. Программное обеспечение, выпущенное для широкой публики в 2022 году, представляет собой простой в использовании инструмент для моделирования структурными уравнениями. Чтобы оценить модель в SmartPLS, модель необходимо оценить на двух уровнях, включая оценку модели измерения и оценку структурной модели.
Оценка модели измерения включает в себя несколько этапов. [13] что включает в себя оценку критериев качества, включающую оценку факторных нагрузок, надежности конструкта, валидности конструкта. Критерий факторной нагрузки составляет 0,70, любые элементы с нагрузками менее 0,70 могут рассматриваться для удаления, если удаление элементов может повысить надежность и достоверность сверх требуемого порога. Далее надежность Конструкта оценивается с помощью Cronbach Alpha и Composite Reliability, необходимое значение для обоих составляет 0,70. [14] Кроме того, валидность конструкции оценивается с использованием конвергентной валидности (AVE > 0,50) и дискриминантной валидности (критерий Форнелла и Ларкера и соотношение гетеро-моночерт).
Далее, после оценки модели измерения, оценивается структурная модель для обоснования выдвинутых гипотез. Это может включать прямые, косвенные или модерирующие отношения. SmartPLS4 — это все более используемый инструмент для SEM, который помогает моделировать простые и сложные модели. [15]
См. также [ править ]
- Теория оценки
- Частичное моделирование пути методом наименьших квадратов
- Частичная регрессия наименьших квадратов
- Анализ главных компонентов
- Регрессионный анализ
- Проверка регрессии
- WarpPLS
Ссылки [ править ]
- ^ Вонг, ККК (2013). Методы моделирования структурными уравнениями частичных наименьших квадратов (PLS-SEM) с использованием SmartPLS . Маркетинговый бюллетень, 24(1), стр. 1–32, с. 1, с. 15 и с. 30.
- ^ Волосы, Дж. Ф., Хульт, ГТМ, Рингл, К., и Сарстедт, М. (2022). Учебник по моделированию структурных уравнений с частичными наименьшими квадратами (PLS-SEM) (3-е изд.) , Таузенд-Оукс, Калифорния: Sage Publications.
- ^ Хэйр-младший, Дж. Ф., Сарстедт, М., Рингл, CM, и Гудерган, SP (2018). Расширенные проблемы моделирования структурными уравнениями с использованием частичных наименьших квадратов (PLS-SEM) , Таузенд-Оукс, Калифорния: Sage Publications.
- ^ Вонг, Кен Квонг-Кей (22 февраля 2019 г.). Освоение моделирования структурных уравнений частичного наименьших квадратов (Pls-Sem) с помощью Smartpls за 38 часов . iUniverse. ISBN 9781532066481 .
- ^ Мумтаз Али Мемона, Т. Рамая, Джун-Хва Чеа, Хирам Тинг, Фрэнсис Чуа и Тат Хуэй Чам (2021). «СТАТИСТИЧЕСКИЕ ПРОГРАММЫ PLS-SEM: ОБЗОР» (PDF) . Журнал прикладного моделирования структурных уравнений . 5(i) : i – xiv.
{{cite journal}}: CS1 maint: несколько имен: список авторов ( ссылка ) - ^ Ломёллер, Ж.-Б. (1989). Моделирование путей скрытых переменных с использованием частичного метода наименьших квадратов . Физика: Гейдельберг, с. 29.
- ^ Уолд, Х. (1982). Мягкое моделирование: базовый дизайн и некоторые расширения, в: К. Г. Йорескуг и Х. Уолд (ред.), Системы под непрямым наблюдением: Часть II , Северная Голландия: Амстердам, стр. 1–54, стр. 2–3.
- ^ Рамайя Т., Чеа Дж., Чуа Ф., Тинг Х. и Мемон Массачусетс (2018). Моделирование структурных уравнений методом частичных наименьших квадратов (PLS-SEM) с использованием SmartPLS 3.0: обновленное практическое руководство по статистическому анализу (2-е изд.) , Сингапур и др.: Pearson.
- ^ Гарсон, Джорджия (2016). Частичная регрессия наименьших квадратов и модели структурных уравнений , Statistical Associates: Asheboro, стр. 122–188.
- ^ Сарстедт, Марко; Чеа, Джун-Хва (27 июня 2019 г.). «Моделирование структурными уравнениями методом наименьших квадратов с использованием SmartPLS: обзор программного обеспечения» (PDF) . Журнал маркетинговой аналитики . 7 (3): 196–202. дои : 10.1057/s41270-019-00058-3 . ISSN 2050-3318 . S2CID 198334897 .
- ^ Волосы, Джозеф Ф.; Ришер, Джеффри Дж.; Сарстедт, Марко; Рингл, Кристиан М. (2019). «Когда использовать и как сообщать о результатах PLS-SEM» . Европейский бизнес-обзор . 31 (1): 2–24. дои : 10.1108/EBR-11-2018-0203 . ISSN 0955-534X . S2CID 158782424 .
- ^ Темме Д., Крейс Х. и Хильдебрандт Л. (2010). Сравнение текущего программного обеспечения для моделирования путей PLS: функции, простота использования и производительность, в: В. Эспозито Винзи, В. В. Чин, Дж. Хенселер и Х. Ван (ред.), Справочник по частичным наименьшим квадратам: концепции. , методы и приложения , Springer: Berlin-Heidelberg, стр. 737-756, стр.745.
- ^ «Этапы анализа данных» . Исследования с Фавадом . Проверено 9 октября 2023 г.
- ^ «Букварь по моделированию структурных уравнений методом частичных наименьших квадратов (PLS-SEM)» . SAGE Индия . 08.10.2023 . Проверено 9 октября 2023 г.
- ^ «Рекомендуемые видео — SmartPLS» . www.smartpls.com . Проверено 9 октября 2023 г.