Парциальное мере моделирование пути квадратов или частных наименьших квадратов структурное уравнение моделирования ( PLS-ПМ , PLS-СЭМ ) [1] [2] [3] является методом структурного моделирования уравнения , которое позволяет оценить сложные модели причинно-следственная связь с латентными переменными .
Обзор
PLS-PM [4] [5] - это компонентный подход к оценке, который отличается от моделирования структурным уравнением на основе ковариации . В отличие от ковариационных подходов к моделированию структурных уравнений, PLS-PM не соответствует общей факторной модели для данных, а скорее подходит для составной модели. [6] [7] Тем самым он максимизирует объясненную дисперсию (хотя, что это означает со статистической точки зрения, неясно, и пользователи PLS-PM не согласны с тем, как эта цель может быть достигнута).
Кроме того, с помощью корректировки PLS-PM также может последовательно оценивать определенные параметры общих факторных моделей с помощью подхода, называемого согласованным PLS (PLSc). [8] Еще одна связанная разработка - это факторный PLS-PM (PLSF), разновидность которого использует PLSc в качестве основы для оценки факторов в общих факторных моделях; этот метод значительно увеличивает количество параметров модели общего фактора, которые могут быть оценены, эффективно устраняя разрыв между классическим PLS и моделированием структурных уравнений на основе ковариации. [9]
Модель структурного уравнения PLS состоит из двух подмоделей: модели измерения и модели конструкции. Модель измерения представляет отношения между наблюдаемыми данными и скрытыми переменными . Структурная модель представляет отношения между скрытыми переменными.
Итерационный алгоритм решает модель структурного уравнения, оценивая скрытые переменные , используя измерения и структурную модель в чередующихся этапах, отсюда и название процедуры, частичное. Модель измерения оценивает скрытые переменные как взвешенную сумму своих явных переменных. Структурная модель оценивает скрытые переменные с помощью простой или множественной линейной регрессии между скрытыми переменными, оцененными с помощью модели измерения. Этот алгоритм повторяется до тех пор, пока не будет достигнута сходимость.
С появлением программных приложений PLS-PM стал особенно популярным в таких дисциплинах социальных наук, как бухгалтерский учет, [10] [11] семейный бизнес, [12] маркетинг [13] информационные системы управления, [14] [15] управление операциями. , [16] [17] стратегический менеджмент, [18] и туризм. [19] В последнее время , такие области, как инженерии , наук об окружающей среде , [20] высшее образование , [21] медицины , [22] и политических наук более широко использовать PLS-ПМ для оценки сложных моделей причинно-следственную связь с латентными переменными . Таким образом, они анализируют, исследуют и проверяют установленные и лежащие в основе их концептуальные модели и теории .
PLS критически рассматривается несколькими исследователями-методологами. [23] [24] Основным предметом разногласий было утверждение, что PLS-PM всегда можно использовать с очень маленькими размерами выборки. [25] Недавнее исследование предполагает, что это утверждение в целом необоснованно, и предлагает два метода оценки минимального размера выборки в PLS-PM. [26] [27] Еще одним предметом разногласий является специальный способ разработки PLS-PM и отсутствие аналитических доказательств, подтверждающих его главную особенность: выборочное распределение весов PLS. Тем не менее, PLS-PM по-прежнему считается предпочтительным (по сравнению с CB-SEM), когда неизвестно, является ли природа данных на основе общих факторов или составной. [28]
Смотрите также
Рекомендации
- ^ Волосы, JF; Hult, GTM; Рингл, см ; Зарштедт, М. (2017). Учебник по моделированию структурных уравнений методом неполных наименьших квадратов (PLS-SEM) (2-е изд.). Таузенд-Оукс, Калифорния: Сейдж. ISBN 9781483377445.
- ^ Vinzi, VE; Trinchera, L .; Амато, С. (2010). Справочник частичных наименьших квадратов . Springer Berlin Heidelberg.
- ^ Волосы, JF; Sarstedt, M .; Рингл, см ; Гудерган, СП (2018). Расширенные проблемы моделирования структурных уравнений методом наименьших квадратов (PLS-SEM) . Таузенд-Оукс, Калифорния: Сейдж. ISBN 9781483377391.
- ^ Уолд, ТСЖ (1982). «Мягкое моделирование: базовый дизайн и некоторые расширения». В Йорескоге, KG; Уолд, ТСЖ (ред.). Системы под косвенным наблюдением: Часть II . Амстердам: Северная Голландия. С. 1–54. ISBN 0-444-86301-X.
- ^ Lohmöller, J.-B. (1989). Моделирование скрытого переменного пути с помощью частичных наименьших квадратов . Гейдельберг: Physica. ISBN 3-7908-0437-1.
- ^ Хенселер, Йорг; Дейкстра, Тео К .; Сарштедт, Марко; Рингл, Кристиан М .; Диамантопулос, Адамантиос; Штрауб, Детмар В .; Кетчен, Дэвид Дж .; Волосы, Джозеф Ф .; Халт, Г. Томас М. (2014-04-10). «Общие убеждения и реальность о PLS» . Организационные методы исследования . 17 (2): 182–209. DOI : 10.1177 / 1094428114526928 .
- ^ Ригдон, Э. Sarstedt, M .; Рингл, М. (2017). «О сравнении результатов CB-SEM и PLS-SEM: пять точек зрения и пять рекомендаций» . Маркетинг ZFP . 39 (3): 4–16. DOI : 10.15358 / 0344-1369-2017-3-4 .
- ^ Дейкстра, Тео К .; Хенселер, Йорг (01.01.2015). «Согласованные и асимптотически нормальные оценки PLS-PM для линейных структурных уравнений» . Вычислительная статистика и анализ данных . 81 : 10–23. DOI : 10.1016 / j.csda.2014.07.008 .
- ^ Кок, Н. (2019). От композитов к факторам: устранение разрыва между PLS и моделированием структурных уравнений на основе ковариации. Журнал информационных систем, 29 (3), 674-706.
- ^ Ницль, К. (2016). «Использование моделирования структурных уравнений методом частичных наименьших квадратов (PLS-SEM) в исследованиях управленческого учета: направления для будущего развития теории» . Журнал бухгалтерской литературы . 37 : 19–35. DOI : 10.1016 / j.acclit.2016.09.003 .
- ^ Nitzl, C .; Чин, WW (2017). «Пример моделирования пути методом частичных наименьших квадратов (PLS) в управленческом учете». Журнал управленческого контроля . 28 : 137–156. DOI : 10.1007 / s00187-017-0249-6 . S2CID 113867355 .
- ^ Sarstedt, M .; Рингл, см; Smith, D .; Reams, R .; Волосы, JF (2014). «Моделирование структурных уравнений методом неполных наименьших квадратов (PLS-SEM): полезный инструмент для исследователей семейного бизнеса». Журнал стратегии семейного бизнеса . 5 (1): 105–115. DOI : 10.1016 / j.jfbs.2014.01.002 .
- ^ Sarstedt, M .; Рингл, см; Волосы, JF; Мена, Дж. А. (2012). "Оценка использования моделирования структурных уравнений методом наименьших квадратов в маркетинговых исследованиях". Журнал Академии маркетинговых наук . 40 (3): 414–433. DOI : 10.1007 / s11747-011-0261-6 . S2CID 167672022 .
- Перейти ↑ Schmitz, KW, Teng, JT, & Webb, KJ (2016). Захват сложности гибкого использования ИТ: теория адаптивного структурирования для отдельных лиц. Management Information Systems Quarterly, 40 (3), 663-686.
- ^ Рингл, см; Sarstedt, M .; Штрауб, DW (2012). «Критический взгляд на использование PLS-SEM в MIS Quarterly» (PDF) . MIS Quarterly . 36 (1): iii-xiv. DOI : 10.2307 / 41410402 . JSTOR 41410402 . Архивировано из оригинального (PDF) 2018-04-03 . Проверено 2 августа 2015 .
- ^ Пэн, DX; Лай, Ф. (2012). «Использование неполных наименьших квадратов в исследованиях управления операциями: практическое руководство и резюме прошлых исследований». Журнал оперативного управления . 30 (6): 467–480. DOI : 10.1016 / j.jom.2012.06.002 .
- ^ Байон, Энрике; Марин-Гарсия, Хуан А .; Альфалла-Луке, Рафаэла (2020). «Частичный метод наименьших квадратов (PLS) в исследованиях управления операциями: выводы из систематического обзора литературы» . Журнал промышленной инженерии и менеджмента . 13 (3).
- ^ Волосы, JF; Sarstedt, M .; Pieper, T .; Рингл, CM (2012). «Использование моделирования структурных уравнений методом наименьших квадратов в исследованиях стратегического управления: обзор прошлой практики и рекомендации для будущих приложений». Долгосрочное планирование . 45 (5–6): 320–340. DOI : 10.1016 / j.lrp.2012.09.008 .
- ^ Rasoolimanesh, С.М., Джафар, М., Кок, Н. и Ахмад, А. (2017). Влияние факторов сообщества на восприятие жителями внесения в Список всемирного наследия и устойчивого развития туризма. Журнал устойчивого туризма, 25 (2), 198-216.
- ^ Brewer, ТД, Cinner, JE, Фишер, Р. Грин, А., & Wilson, SK (2012). Доступ к рынкам, плотность населения и социально-экономическое развитие объясняют разнообразие и биомассу функциональных групп сообществ рыб коралловых рифов. Глобальное изменение окружающей среды, 22 (2), 399-406.
- ^ Гасеми, Маджид; Тееровенгадум, Вирайян; Беккер, Ян-Майкл; Рингл, Кристиан М. (2020). «Эта быстрая машина может двигаться быстрее: обзор применения PLS-SEM в исследованиях в сфере высшего образования» . Высшее образование . 80 : 1121–1152.
- ^ Берглунд Е., Lytsy, P., & Westerling, R. (2012). Приверженность и убеждения в лечении гиполипидемической терапии: подход к моделированию структурного уравнения, включая концепцию необходимости. Обучение и консультирование пациентов, 91 (1), 105-112.
- ^ Rönkkö, M .; Макинтош, CN; Antonakis, J .; Эдвардс, младший (2016). «Моделирование методом частичных наименьших квадратов: время для серьезных размышлений» . Журнал оперативного управления . 47–48: 9–27. DOI : 10.1016 / j.jom.2016.05.002 .
- ^ Гудхью, DL, Льюис У., & Thompson, R. (2012). Есть ли у PLS преимущества для небольшого размера выборки или нестандартных данных? MIS Quarterly, 981-1001.
- ^ Кок, Н., & Hadaya, P. (2018). Оценка минимального размера выборки в PLS-SEM: методы обратного квадратного корня и гамма-экспоненты. Журнал информационных систем, 28 (1), 227–261.
- ^ Кок, Н., & Hadaya, P. (2018). Оценка минимального размера выборки в PLS-SEM: методы обратного квадратного корня и гамма-экспоненты. Журнал информационных систем, 28 (1), 227–261.
- ^ Сарштедт, Марко; Чеа, Джун-Хва (27.06.2019). «Моделирование структурных уравнений методом частных наименьших квадратов с использованием SmartPLS: обзор программного обеспечения». Журнал маркетинговой аналитики . 7 (3): 196–202. DOI : 10,1057 / s41270-019-00058-3 . ISSN 2050-3318 .
- ^ Sarstedt, M .; Волосы, JF; Рингл, см; Тиле, КО; Гудерган, СП (2016). «Проблемы с оценкой PLS и CBSEM: в чем заключается предвзятость!» . Журнал бизнес-исследований . 69 (10): 3998–4010. DOI : 10.1016 / j.jbusres.2016.06.007 .