خصوصیات اصلی مدل سازی معادلات ساختاری با Smart PLS

محققین عزیز باید توجه نمایند که برای انتخاب مدل سازی معادلات ساختاری با pls#، نکاتی وجود دارد در بخش ویژگی های داده ها، مشخصات مدل ها، روش تخمین حداقل مربعات جزئئ و ارزیابی مدل ها وجود دارد که به دقت باید رعایت شوند.
مجله بسیار معتبر تئوری و تجربه بازاریابی(the journal of marketing theory and practice ) این خصوصیات را بر شمرده است و ما در اینجا آن ها را بیان می کنیم.

خصوصیات داده ها: #pls
•  در بخش حجم داده ها نسبت به حجم نمونه ی کم حساسیت ندارد و می توان تحلیل ها را با توان بالایی در حجم نمونه کم انجام داد. از طرفی حجم نمونه بالای ۱۵۰ تا دقت برآورد ها بالا برده و می تواند تا ۹۷ درصد کواریانس محور ها رساند.
•  توزیع داده ها پیش فرض و مفروضه خاصی ندارد و می تواند نرمال یا غیر نرمال باشد بنابراین PLS-SEM یک روش ناپارامتریک محسوب می شود.
•  همچنین این روش نسبت به مقادیر گمشده یا مفقوده MISSING VALUE مقاومت بالایی دارد هرچند باید این مقادیر در فرایند پیش پردازش ها مدیریت شوند.
•  مقیاس های اندازه گیری نیز باید به صورت متریک یا شبه متریک باشند.
مشخصات مدل ها #pls
•  تعداد آیتم ها یا همان شاخص های اندازه گیری کننده هر متغیر میتواند از یک تا چند آیتم باشد.
•  روابط میان متغیر های مکنون و متغیر های آشکار در مدل می تواند به صورت انعکاسی و یا ترکیبی و یا مدلی که هر دو در آن وجود دارند باشد.
•  پیچیدگی مدل ها در PLS-SEM ها می تواند از مدل های بسیار ساده تا بسیار پیچیده باشد. اما باید دقت کرد که در PLS-SEM نمیتوان مدل های بازگشتی را اجرا نمود.
مشخصات روش تخمین  #PLS
•  هدف این نوع الگوریتم مدل سازی معادلات ساختاری حداقل کردن واریانس تبیین نشده یا همان حداقل کردن خطای باقی مانده است یا اگر به زبان دیگر بگوییم هدف این نوع الگوریتم مدل سازی معادلات ساختاری حداکثر کردن واریانس تببین شده ی متغیر های مکنون درونزا یا R2  ضریب تعیین است.
•  کارایی بسیار بالای این الگوریتم بدلیل همگرایی بعد از تعداد کمی تکرار است. یعنی الگوریتمی کارا در رسیدن به راه حل بهینه
•  از این الگوریتم برای اهداف پیشگویانه بهره برده می شود و تحت تاثیر ناکافی بودن داده قرار نمیگیرد.
•  در تخمین پارامتر ها، روابط مدل ساختاری عموما با تخمین کمتر یا Underestimated همراه است و روابط مدل اندازه گیری عموما خوشبینانه تخمین زده می شود و در نهایت تخمین ها از توان آماری بالایی برخوردار هستند.
مشخصات ارزیابی مدل ها
•  در PLS-SEM معیار کلی نیکویی برازش مثل کواریانس محور ها وجود ندارد.
•  ارزیابی مدل اندازه گیری و مدل ساختاری از طریق شاخص های کیفیت سنجی روایی متقاطع انجام می گیرد.
•  در مدل ساختاری بعد از بررسی معناداری و عدم معناداری روابط علی آزمون های متنوع کیفیت سنجی انجام می گیرد.
•  غیر از تحلیل های معمول مدل سازی معادلات ساختاری، تحلیل ماتریس اثر-عملکرد، اثرات میانجی، مدل های سلسله مراتبی یا مرتبه دوم یا بیشتر، تحلیل های چند گروهی، تحلیل ناهمگنی، تحلیل های تعدیلگر و … انجام می گیرد. (دکتر مرادی، 1396)