📈 تحلیلگران آماری 📉

✅آموزشPLS

👌👌👌از مدل‌يابي معادلات ساختاري با كمك روش حداقل مربعات جزيي و نرم افزار PLS، جهت آزمون فرضيات و صحّت مدل استفاده میشود.
پی‌ال‌اس نگرشي مبتني بر واريانس است كه در مقايسه با تكنيكهاي مشابه معادلات ساختاري همچون آموس و- لیزرل شروط كمتري دارد.  به طور مثال بر خلاف ليزرل، مدل‌يابي مسير پی‌ال‌اس براي كاربردهاي واقعي مناسب‌تر است، به ويژه هنگامي كه مدلها پيچيده‌تر هستند، بهره‌گيري از اين نگرش مطلوبتر خواهد بود. مزيت اصلي آن در اين است كه اين نوع مدل‌يابي نسبت به ليزرل به تعداد کمتری از نمونه نياز دارد. محدوديت حجم نمونه ندارد و نمونه انتخاب شده مي تواند برابر يا كمتر از 30 باشد، كه در اين صورت نتايج نيز معتبر است. همچنين به عنوان متدي قدرتمند مطرح مي‌شود، در شرايطي كه تعداد نمونه‌ها و آيتم‌هاي اندازه‌گيري محدود است و توزيع متغيرها ميتواند نامعين باشد.

‍♻️@SPSS_SEM

👍2

www.tgoop.com/SPSS_SEM/882

8.64K viewsJul 25, 2021 at 09:02

✅آموزشPLS

👌👌👌از مدل‌يابي معادلات ساختاري با كمك روش حداقل مربعات جزيي و نرم افزار PLS، جهت آزمون فرضيات و صحّت مدل استفاده میشود.
پی‌ال‌اس نگرشي مبتني بر واريانس است كه در مقايسه با تكنيكهاي مشابه معادلات ساختاري همچون آموس و- لیزرل شروط كمتري دارد.  به طور مثال بر خلاف ليزرل، مدل‌يابي مسير پی‌ال‌اس براي كاربردهاي واقعي مناسب‌تر است، به ويژه هنگامي كه مدلها پيچيده‌تر هستند، بهره‌گيري از اين نگرش مطلوبتر خواهد بود. مزيت اصلي آن در اين است كه اين نوع مدل‌يابي نسبت به ليزرل به تعداد کمتری از نمونه نياز دارد. محدوديت حجم نمونه ندارد و نمونه انتخاب شده مي تواند برابر يا كمتر از 30 باشد، كه در اين صورت نتايج نيز معتبر است. همچنين به عنوان متدي قدرتمند مطرح مي‌شود، در شرايطي كه تعداد نمونه‌ها و آيتم‌هاي اندازه‌گيري محدود است و توزيع متغيرها ميتواند نامعين باشد.

‍♻️@SPSS_SEM

BY 📈 تحلیلگران آماری 📉