مدل اندازه گیری
مدل اندازه گیری 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.
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.
مدل اندازه گیری 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 نمونه ها براساس ناهمگنی داده ها 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 رویه ای در نرم افزار Smart PLS است که با نام IPMA شناخته می شود.
آموزش وارد کردن داده به PLS برای حل مدل حداقل مربعات جزئی با نرم افزار Smart PLS نخست باید فایل داده با پسوند CSV و یا TXT داده ها را وارد نرم افزار کنید.
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
تعیین حجم نمونه PLS و حجم نمونه حداقل مجذورات جزیی با استفاده از نرم افزار PLS به کوشش استاد آرش حبیبی در پایگاه پارس مدیر ارائه شده است.
آموزش نرم افزار Smart PLS : انجام حداقل مربعات جزئی Partial Least Squares به صورت تصویری همراه با نمونه مساله حل شده و تفسیر مراحل اجرای مدل
