18. Возможности Smart pls для работы с данными.

SmartPLS

SmartPLS  является программное обеспечение с графическим пользовательским интерфейсом для дисперсия на основе моделирования структурными уравнениями (SEM) с помощью частичных наименьших квадратов (PLS) метод.^[ 3 ] программное обеспечение может использоваться в эмпирических исследований, чтобы проанализировать собранные данные ( например, от обследований) и тест предположили отношения. Так он запрограммирован в Java , он может быть выполнен и работать на Windows, и MacOS операционных систем.

Данные 

SmartPLS использует исходные данные. Импорт данных использует текст (.txt) и значений, разделенных запятыми (CSV) файл формата. Столбцы файла данных представляют переменные; строки представляют замечания и ответов. Только первая строка матрицы данных, который становится заголовок в SmartPLS, могут содержать текст. В противном случае, только цифры допускается. Пустые ячейки (например, если отсутствует значение встречается) не допускаются. Номер, который не используется в противном случае в наборе данных (например, -999999) должны быть использованы для заполнения пустых клеток. После импорта данных, пользователь может указать, что это число представляет собой недостающее значение. SmartPLS автоматически определяет данные и номер формата (например, Европа или США).Если проблема возникает, пользователь может определить, позже спецификации формата файлов и формат числа в программном обеспечении. В дополнение к переменным используемых в качестве индикаторов для моделирования PLS пути, матрица данных может содержать весовой вектор наблюдений и ответов (например, для проведения взвешенной моделирования PLS путь анализы) и группировки переменных (например, для проведения анализа PLS

Графический интерфейс многогрупповое , PLS-МГА).пользователя

Графический интерфейс позволяет пользователю создать модель PLS путь. Круги представляют скрытую переменную и прямоугольные свои показатели. Индикатор стволовых от переменных множества импортером данных. Перетащите позволяет назначать показатели для скрытой переменной и, тем самым, создать модель измерения. В структурной модели, стрелка рисунок вариант позволяет пользователю подключаться скрытые переменные друг с другом.

Алгоритмы

Основной основнойчастичное мере алгоритм квадратов (Уолд 1982, Lohmöller 1989) является основным алгоритм, используемый в SmartPLS. Следующийсписокдаетобзорреализованныхалгоритмов и аналитическихвариантов:

Частичные наименьших квадратов (PLS) алгоритм моделирования пути (в том числе в соответствии PLS, PLSc)

Весовые PLS (и PLSc) алгоритм моделирования путь

Обыкновенные регрессии наименьших квадратов на основе sumscores

Дополнительныепараметрысамонастройки

Завязываниеглаз

Завязывание глаз является образец повторное использование метод, который вычисляет значение Q² стоун-Geisser в качестве критерия интеллектуального актуальность.  завязывание глаз применяется только к конструкции с отражающей модели измерения спецификации.

Матрица Важность эффективность анализа (IPMA)

Анализнесколькихгруппа (МГА)

Техника для проверки различий между одинаковыми моделями, рассчитанные для различных групп.

Иерархических моделях комплектующих (модели второго порядка)

Нелинейные отношения (например, квадратичного эффекта)

Подтверждающиететрадногоанализа (СТА)

Статистический метод, который позволяет эмпирическое тестирование установки модели измерения.

Конечносмесь (FIMIX) сегментация

Скрытая класс подход, который позволяет выявления и лечения незаметно неоднородности в моделях пути.

Прогнозирование-ориентированнойсегментации (POS)

Документация

Встроенный Документация. Для каждого алгоритма, встроенный документация дает краткое объяснение. Она также предоставляет информацию о настройке параметров алгоритмов. Ссылки на ключевых статей позволяют пользователю получить доступ к более подробную информацию о конкретных алгоритмов и вариантов анализа.

Результаты отчетов. Для каждого анализа, SmartPLS предлагает отчет о результатах, который содержит информацию о модели и данных, используемых для анализа, ключевых результатов, критерии качества (если соответствующие течение определенного алгоритма) и графического представления результатов (если применимо). По умолчанию предлагает результаты представление в рамках программных SmartPLS. Кроме того, SmartPLS позволяет экспортировать результаты в виде файла MicrosoftExcel, в HTML файл, а в формате, который может быть использован в статистических программного обеспечения R.