Loading article…
 | |
| 原作者 | クリスチャン・M・リングル、スヴェン・ウェンデ、ジャン＝マイケル・ベッカー |
|---|---|
| 開発者 | スマートPLS株式会社 |
| 初回リリース | 2005 |
| 安定版リリース | Smart PLS 4.0.9.5 / 2023年6月23日 |
| オペレーティング·システム | WindowsとMac |
| プラットフォーム | ジャワ |
| 利用可能 | 英語（デフォルト言語）、アラビア語、中国語、フランス語、ドイツ語、インドネシア語、イタリア語、日本語、韓国語、マレー語、ペルシア語、ポーランド語、ポルトガル語、ルーマニア語、スペイン語、ウルドゥー語、ベンガル語、チェコ語、ヘブライ語、ヒンディー語、クロアチア語、クルド語、ノルウェー語、ロシア語、スウェーデン語、タイ語、トルコ語、ベトナム語 |
| タイプ | 統計解析、多変量解析、構造方程式モデリング、部分最小二乗パスモデリング |
| ライセンス | SmartPLS 4: 独自ソフトウェア |
| Webサイト | スマートプラス |
SmartPLSは、部分最小二乗法（PLS）パスモデリング法を用いた分散ベースの構造方程式モデリング（SEM）用のグラフィカルユーザーインターフェイスを備えたソフトウェアです。[1] [2] [3] [4] [5]ユーザーは、基本的なPLS-SEM、重み付きPLS-SEM（WPLS）、一貫性のあるPLS-SEM（PLSc-SEM）、および合計スコア回帰アルゴリズムを使用して、データからモデルを推定できます。[6] [7]このソフトウェアは、標準的な結果評価基準（例えば、反射的および形成的測定モデルおよび構造モデル用、HTMT基準、ブートストラップベースの有意性検定、PLSpredict、適合度など）を計算します[8]また、追加の統計分析（例えば、確認的四分体分析、高次モデル、重要度-パフォーマンスマップ分析、潜在クラスセグメンテーション、調停、モデレーション、測定不変性評価、マルチグループ分析、回帰分析、ロジスティック回帰、パス分析、PROCESS、確認的因子分析、共分散ベースの構造方程式モデリング）をサポートします。[9] [10] [11] SmartPLSはJavaでプログラムされているため、 WindowsやMacなどのさまざまなコンピュータオペレーティングシステムで実行および動作できます。[12]
スマートPLS4
最新の追加は SmartPLS4 です。2022 年に一般公開されたソフトウェアは、構造方程式モデリング用の使いやすいツールです。SmartPLS でモデルを推定するには、測定モデル評価と構造モデル評価の 2 つのレベルでモデルを推定する必要があります。
測定モデルの評価には、因子負荷、構成信頼性、構成妥当性の評価を含む品質基準の評価を含むいくつかのステップ[13]が含まれます。因子負荷の基準は0.70で、0.70未満の負荷を持つ項目は、項目を削除することで必要なしきい値を超えて信頼性と妥当性を改善できる場合は、削除を検討できます。さらに、構成信頼性は、Cronbach Alphaと複合信頼性を使用して評価され、両方の必要な値は0.70です。[14] さらに、構成妥当性は、収束妥当性（AVE> 0.50）と判別妥当性（Fornell＆Larcker基準と異形質-単一形質比）を使用して評価されます。
次に、測定モデル評価の後、提案された仮説を実証するために構造モデルが評価されます。これには直接的、間接的、または調整的な関係が含まれます。SmartPLS4は、単純なモデルと複雑なモデルのモデリングに役立つ、SEMでますます使用されているツールです。[15]
参照
参考文献
- ^ Wong, KKK (2013). SmartPLSを使用した部分最小二乗構造方程式モデリング(PLS-SEM)手法。マーケティング速報、24(1)、pp. 1-32、p. 1、p. 15、p. 30。
- ^ Hair, JF, Hult, GTM, Ringle, C., & Sarstedt, M. (2022). 部分最小二乗構造方程式モデリング (PLS-SEM) 入門 (第3版)、サウザンドオークス、カリフォルニア州: Sage Publications。
- ^ Hair Jr, JF, Sarstedt, M., Ringle, CM, & Gudergan, SP (2018). 部分最小二乗構造方程式モデリング (PLS-SEM) の高度な問題、サウザンドオークス、カリフォルニア州: Sage Publications。
- ^ Wong, Ken Kwong-Kay (2019-02-22). Smartpls による部分最小二乗構造方程式モデリング (Pls-Sem) を 38 時間でマスターする。iUniverse. ISBN 9781532066481。
- ^ Mumtaz Ali Memona、T. Ramayah、Jun-Hwa Cheah、Hiram Ting、Francis Chuah、Tat Huei Cham (2021)。「PLS-SEM統計プログラム：レビュー」（PDF）。応用構造方程式モデリングジャーナル。5 (i)：i–xiv。
{{cite journal}}: CS1 maint: 複数の名前: 著者リスト (リンク) - ^ Lohmöller, J.-B. (1989). 部分最小二乗法による潜在変数パスモデリング。Physica: Heidelberg、p. 29。
- ^ Wold, H. (1982). ソフトモデリング: 基本設計といくつかの拡張、KG Jöreskog および H. Wold (編)、『間接観測下のシステム: パート II』、北ホランド: アムステルダム、pp. 1-54、pp. 2-3。
- ^ Ramayah, T., Cheah, J., Chuah, F., Ting, H., および Memon, MA (2018). SmartPLS 3.0 を使用した部分最小二乗構造方程式モデリング (PLS-SEM): 統計分析の最新かつ実用的なガイド (第 2 版)、Singapore 他: Pearson。
- ^ Garson, GD (2016). 部分最小二乗回帰と構造方程式モデル、Statistical Associates: Asheboro、pp. 122-188。
- ^ Sarstedt , Marko; Cheah, Jun-Hwa (2019-06-27). 「SmartPLSを使用した部分最小二乗構造方程式モデリング：ソフトウェアレビュー」（PDF）。Journal of Marketing Analytics。7 （3）：196–202。doi ： 10.1057 /s41270-019-00058-3。ISSN 2050-3318。S2CID 198334897 。
- ^ Hair, Joseph F.; Risher, Jeffrey J.; Sarstedt, Marko; Ringle, Christian M. (2019). 「PLS-SEM を使用するタイミングと結果の報告方法」. European Business Review . 31 (1): 2–24. doi :10.1108/EBR-11-2018-0203. ISSN 0955-534X. S2CID 158782424.
- ^ Temme, D., Kreis, H., および Hildebrandt, L. (2010). 現在の PLS パス モデリング ソフトウェアの比較: 機能、使いやすさ、パフォーマンス、V. Esposito Vinzi、WW Chin、J. Henseler、および H. Wang (編)、『部分最小二乗法ハンドブック: 概念、方法、およびアプリケーション』、Springer: Berlin-Heidelberg、pp. 737-756、p.745。
- ^ 「データ分析の手順」。ResearchWithFawad 。2023年10月9日閲覧。
- ^ 「部分最小二乗構造方程式モデリング（PLS-SEM）入門」SAGE India 2023-10-08 . 2023-10-09閲覧。
- ^ 「おすすめ動画 - SmartPLS」www.smartpls.com . 2023年10月9日閲覧。