برازش حداقل مربعات جزئی

برازش حداقل مربعات جزئی نشان می‌دهد تا چه میزان مدل نظری ارائه شده با مدل تجربی که توسط پژوهشگر اجرا شده، هماهنگی دارد. از شاخص‌های برازش مدل برای سنجش شباهت میان منحنی‌های تجربی و منحنی‌های نظری استفاده می‌شود. در مدل معادلات ساختاری از شاخص‌های برازش مدل برای ارزیابی بخش ساختاری استفاده می‌شود. دقت کنید یک مدل دارای دو بخش است:

  • بخش اندازه‌گیری: رابطه گویه‌ها با سازه‌ها
  • بخش ساختاری: رابطه میان سازه‌ها

دقت کنید سازه‌ها همان متغیرهای پنهان یا ابعاد اصلی مساله هستند. گویه‌ها نیز همان متغیرهای قابل مشاهده یا سوالات پرسشنامه هستند.

ساختار مدل حداقل مجذورات جزیی

ساختار مدل حداقل مجذورات جزیی

شاخص‌های برازش حداقل مربعات جزئی

در تکنیک PLS مانند مدل‌یابی معادلات ساختاری با لیزرل و اموس شاخص‌های زیادی برای برازش مدل وجود ندارد. در تکنیک حداقل مجذورات جزیی بطور معمول از شاخص اندازه اثر F2 ، ضریب تعیین R2، شاخص Q2 و آماره GOF استفاده می‌شود.

ضریب تعیین R2

ضریب تعیین R2 معیاری است که بیانگر میزان تغییرات هر یک از متغیرهای وابسته مدل است که به وسیله متغیرهای مستقل تبیین می‌شود. مقدار R2 تنها برای متغیرهای درون‌زای مدل ارائه می‌شود و در مورد سازه‌های برون‌زا مقدار آن برابر صفر است. هرچه مقدار R2 مربوط به سازه‌های درون‌زای مدل بیشتر باشد، نشان از برازش بهتر مدل است.

سه مقدار ۰/۱۹، ۰/۳۳ و ۰/۶۷ به عنوان مقادیر ضعیف، متوسط و قوی برای ضریب تعیین معرفی شده است (چین، ۱۹۹۸ : ۳۲۳). البته باید دقت کنید چین این مقادیر را در زمینه یک مدل بخصوص ارائه کرده است اما در مطالعات پژوهشگران ایرانی به عنوان یک اصل ثابت مورد استفاده قرار می‌گیرد.

شاخص استون-گیسر Q2

دومین شاخص برازش مدل ساختاری، شاخص Q2 است. این معیار که توسط استون و گیسر (۱۹۷۵) معرفی شد، قدرت پیش‌بینی مدل در سازه‌های درون‌زا را مشخص می‌کند. به اعتقاد آنها مدل‌هایی که دارای برازش ساختاری قابل قبول هستند، باید قابلیت پیش‌بینی متغیرهای درون‌زای مدل را داشته باشند. بدین معنی که اگر در یک مدل، روابط بین سازه‌ها به درستی تعریف شده باشند، سازه‌ها تاثیر کافی بر یکدیگر گذاشته و از این راه فرضیه‌ها به درستی تائید شوند.

اگر مقدار شاخص Q2 مثبت باشد نشان می‌دهد که برازش مدل مطلوب است و مدل از قدرت پیش‌بینی کنندگی مناسبی برخوردار است (هنسلر و همکاران، ۲۰۰۹ : ۳۰۳).

یرای محاسبه شاخص Q2 از تکنیک بلایندفولدینگ استفاده می‌شود. همانطور که در ویدیوی آموزشی بلایندفولدینگ ارائه شده است این تکنیک دو مقدار را ارائه می‌کند که به صورت CV-Com و CV-Red در شکل نمایش داده می‌شود. از مقدار روایی متقاطع افزونگی (CV-Red) به عنوان برآورد شاخص استون-گیزر استفاده می‌شود (چین، ۱۹۹۸ : ۳۱۸).

شاخص نیکویی برازش GOF

شاخص GOF برازش بخش ساختاری و اندازه‌گیری را به صورت همزمان محاسبه می‌کند. این شاخص با استفاده از میانگین هندسی شاخص R2 و میانگین شاخص‌های اشتراکی قابل محاسبه است. معیار GOF توسط تننهاوس و همکاران (۲۰۰۴) ابداع گردید و طبق رابطه زیر محاسبه می‌شود.

GOF = √average (Commonality) × average (R2)

از آنجا که در حداقل مربعات جزئی مقدار Commonality با AVE برابر است وتزلس و همکاران (۲۰۰۹) فرمول زیر را ارائه کرده‌اند:

GOF = √average (AVE) × average (R2)

وتزلس و همکاران (۲۰۰۹) سه مقدار برای ارزیابی شاخص GOF در نظر گرفته‌اند:

  • ضعیف: اگر بین ۰/۱ تا ۰/۲۵ باشد.
  • متوسط اگر بین ۰/۲۵ تا ۰/۳۶ باشد.
  • قوی: اگر از ۰/۳۶ بیشتر باشد.

تننهاوس و همکاران معتقدند شاخص GOF در مدل PLS راه حلی عملی برای این مشکل بررسی برازش کلی مدل است. این شاخص همانند شاخص‌های برازش در روش‌های مبتنی بر کوواریانس عمل می‌کند. همچنین می‌توان از آن برای بررسی اعتبار یا کیفیت مدل PLS به صورت کلی استفاده کرد. این شاخص نیز همانند شاخص‌های برازش مدل لیزرل عمل می‌کند و بین صفر تا یک قرار دارد و مقادیر نزدیک به یک نشانگر کیفیت مناسب مدل هستند. البته هنسلر استفاده از این شاخص را زیر سوال برده است و اعتقاد چندانی به آن ندارد.

شاخص برازش اندازه اثر F2

اندازه اثر دیگر شاخص برازش بخش ساختاری مدل است و برای متغیرهای مستقل برونزا مصداق دارد. شاخص اندازه اثر توسط جاکوب کوهن معرفی شده است و در بحث محاسبه شاخص کوهن نیز به آن پرداخته شده است. شاخص F2 برای یک متغیر مستقل، میزان تغییرات در برآورد متغیر وابسته را زمانی که اثر آن متغیر حذف شود را نشان می‌دهد.

براساس نظر کوهن (۱۹۸۸) میزان این شاخص به ترتیب ۰/۰۲ (ضعیف) ۰/۱۵ (متوسط) و ۰/۳۵ (قوی) می‌باشد.

  • بین ۰/۰۲ تا ۰/۱۵ : قدرت پیش‌بینی اندک
  • بین ۰/۱۵ تا ۰/۳۵ : قدرت پیش‌بینی متوسط
  • بیش از ۰/۳۵ : قدرت پیش‌بینی بالا

برای محاسبه اندازه اثر از میزان ضریب تعیین استفاده می‌شود.

f2=(R2included – R2excluded) / (1 – R2included)

براساس رابطه فوق کافی است یک بار ضریب تعیین با در نظر گرفتن تاثیر متغیر مستقل موردنظر محاسبه شود و سپس با حذف این تاثیر محاسبه شود. سپس مقدار محاسبه شده براساس مقادیر پیشنهادی کوهن تفسیر شود.

فهرست منابع

برازش حداقل مربعات جزئی نوشته آرش حبیبی براساس مطالعه هیر و همکاران (۲۰۱۷) کتاب حداقل مربعات جزئی

Chin, W. W. (1998). The partial least squares approach to structural equation modeling. Modern methods for business research, 295(2), 295-33.

Hair, J. F., Hult, G. T. M., Ringle, C. M., and Sarstedt, M. (2017). A Primer on Partial Least Squares Structural Equation Modeling (PLS-SEM), 2nd Ed., Sage: Thousand Oaks.

Henseler, J., Ringle, C. M., & Sinkovics, R. R. (2009). The use of partial least squares path modeling in international marketing. In New challenges to international marketing. Emerald Group Publishing Limited.

Wetzels, M., Odekerken-Schröder, G., & Van Oppen, C. (2009). Using PLS path modeling for assessing hierarchical construct models: Guidelines and empirical illustration. MIS quarterly, 177-195.

https://www.smartpls.com/documentation/algorithms-and-techniques/model-fit/

3.7 3 رای ها
امتیازدهی به مقاله