مدل‌های مرتبه بالاتر (سلسله‌مراتبی)
مدل‌های مرتبه بالاتر (سلسله‌مراتبی) زمانی استفاده می‌شوند که سازه‌های مدل در سطوح بالایی از انتزاع بوده و خود از سازه‌های فرعی دیگری تشکیل شده باشند.
با عضویت در سایت قفل دانلود همه محصولات همزمان و برای همیشه برداشته می شود.
پس از پرداخت روی نهایی شدن ثبت نام کلیک کنید.
مدل‌های مرتبه بالاتر (سلسله‌مراتبی) زمانی استفاده می‌شوند که سازه‌های مدل در سطوح بالایی از انتزاع بوده و خود از سازه‌های فرعی دیگری تشکیل شده باشند.
الگوریتم PLS موزون (WPLS) یک شیوه اصلاح شده از مدل سازی مبتنی بر حداقل مربعات جزئی است که وزن‌های نمونه را همراه خود دارد و بسیار مهم است.
مدل اندازه‌گیری measurement model بخشی از مدل است که روابط میان متغیرهای پنهان و گویه‌های سنجش آن را می‌سنجد و به نوعی روایی سازه پرسشنامه را نشان می‌دهد.
بوت‌استراپینگ Bootstrapping یا خودگردان سازی روشی در حداقل مربعات جزئی است که آماره آزمون برای سنجش معناداری روابط میان متغیرها را محاسبه می‌کند.
هنسلر و همکاران فرمولی برای محاسبه شاخص HTMT یا Heterotrait-Monotrait Ratio یا نسبت روایی یگانه-دوگانه برای ارزیابی روایی واگرا ارائه کرده‌اند.
روش Finite mixture partial least squares یا FIMIX-PLS یا حداقل مربعات جزئی آمیخته متناهی برای خوشه‌بندی نمونه‌ها براساس ناهمگنی داده‌ها استفاده می‌شود.
در روش حداقل مربعات جزئی برای پی بردن به معناداری تفاوت میان ضرایب مسیر میان متغیرها در گروه‌های مختلف از تحلیل چندگروهی PLS-MGA استفاده می‌شود.
تحلیل نقشه اهمیت-عملکرد یا Importance-Performance Analysis Map رویه‌ای در نرم افزار Smart PLS است که با نام IPMA شناخته می‌شود.
آموزش وارد کردن داده به PLS : برای انجام حداقل مربعات جزئی با نرم افزار Smart PLS نخست باید فایل داده با پسوند CSV و یا TXT ذخیره شود.
برای برازش حداقل مربعات جزئی شاخص‌های متعددی وجود دارد که مهم‌ترین آنها عبارتند از ضریب تشخیص، شاخص استون گیزر، شاخص نیکویی برازش و شاخص اندازه اثر
