SmartPLS
 | Bu madde, öksüz maddedir; zira herhangi bir maddeden bu maddeye verilmiş bir bağlantı yoktur. (Eylül 2022) |
 | |
| Orijinal yazar(lar) | Christian M. Ringle, Sven Wende, Jan-Michael Becker |
|---|---|
| Geliştirici(ler) | SmartPLS GmbH |
| İlk yayınlanma | 2005 |
| Güncel sürüm | Smart PLS 3.2.9 / 8 Ocak 2020) |
| İşletim sistemi | Windows and Mac |
| Platform | Java |
| Erişilebilirlik | İngilizce, Arapça, Çince, Fransızca, Almanca, Endonezce, İtalyanca, Japonca, Korece, Malezya Dili, Farsça, Lehçe, Portekizce, Romanca, İspanyolca,Urdu |
| Tür | Statistical analysis, multivariate analysis, structural equation modeling, partial least squares path modeling |
| Lisans | SmartPLS 2: Freeware, SmartPLS 3: Proprietary software |
| Resmî sitesi | smartpls.com/smartpls2 |
 | Bu madde, Vikipedi biçem el kitabına uygun değildir. (Mayıs 2020) |
| Bu maddenin içeriğinin Türkçeleştirilmesi veya Türkçe dilbilgisi ve kuralları doğrultusunda düzeltilmesi gerekmektedir. Bu maddedeki yazım ve noktalama yanlışları ya da anlatım bozuklukları giderilmelidir. (Yabancı sözcükler yerine Türkçe karşılıklarının kullanılması, karakter hatalarının düzeltilmesi, dilbilgisi hatalarının düzeltilmesi vs.) Düzenleme yapıldıktan sonra bu şablon kaldırılmalıdır. |
SmartPLS, kısmi en küçük kareler (PLS) yol modelleme yöntemini kullanarak varyans tabanlı yapısal eşitlik modellemesi (SEM) için grafiksel kullanıcı arayüzüne sahip bir yazılımdır.[1][2][3][4] PLS-SEM algoritması kullanılarak gizli değişkenlerle yolu modeller tahmin yanında[5][6] yazılımı (yansıtıcı ve biçimlendirici ölçüm modelleri için, örneğin, yapısal model ve uyum iyiliğini), standart sonuçlar değerlendirme kriterlerini hesaplar[7] ve ek istatistiksel analizleri destekler. (örn. doğrulayıcı tetrad analizi, önem-performans harita analizi, segmentasyon, çoklu grup).[8][9] SmartPLS, Java ile programlandığından, Windows ve Mac gibi farklı işletim sistemlerinde yürütülebilir ve çalıştırılabilir.[10]
- Kısmi en küçük kareler yol modellemesi
- Kısmi en küçük kareler regresyonu
- Temel bileşenler Analizi
- WarpPLS
Kaynakça[değiştir | kaynağı değiştir]
- ^ Wong, K. K. K. (2013). Partial least squares structural equation modeling (PLS-SEM) techniques using SmartPLS 31 Mart 2020 tarihinde Wayback Machine sitesinde arşivlendi.. Marketing Bulletin, 24(1), pp. 1-32, p. 1, p. 15, and p. 30.
- ^ Hair Jr, J. F., Hult, G. T. M., Ringle, C., & Sarstedt, M. (2016). A primer on partial least squares structural equation modeling (PLS-SEM), Thousand Oaks, CA: Sage Publications.
- ^ Hair Jr, J. F., Sarstedt, M., Ringle, C. M., & Gudergan, S. P. (2017). Advanced issues in partial least squares structural equation modeling (PLS-SEM),Thousand Oaks, CA: Sage Publications.
- ^ Mastering Partial Least Squares Structural Equation Modeling (Pls-Sem) with Smartpls in 38 Hours (İngilizce). iUniverse. 22 Şubat 2019. ISBN 9781532066481.
- ^ Lohmöller, J.-B. (1989). Latent Variable Path Modeling with Partial Least Squares. Physica: Heidelberg, p. 29.
- ^ Wold, H. O. A. (1982). Soft Modeling: The Basic Design and Some Extensions, in: K. G. Jöreskog and H. O. A. Wold (eds.), Systems Under Indirect Observations: Part II 19 Şubat 2019 tarihinde Wayback Machine sitesinde arşivlendi., North-Holland: Amsterdam, pp. 1-54, pp. 2-3.
- ^ Ramayah, T., Cheah, J., Chuah, F., Ting, H., and Memon, M. A. (2016). Partial Least Squares Structural Equation Modeling (PLS-SEM) Using SmartPLS 3.0: An Updated and Practical Guide to Statistical Analysis 20 Şubat 2019 tarihinde Wayback Machine sitesinde arşivlendi., Singapore et al.: Pearson, pp. 59-148.
- ^ Garson, G. D. (2016). Partial Least Squares Regression and Structural Equation Models 14 Temmuz 2020 tarihinde Wayback Machine sitesinde arşivlendi., Statistical Associates: Asheboro, pp. 122-188.
- ^ Sarstedt (27 Haziran 2019). "Partial least squares structural equation modeling using SmartPLS: a software review". Journal of Marketing Analytics (İngilizce). 7 (3): 196-202.
- ^ Temme, D., Kreis, H., and Hildebrandt, L. (2010). A Comparison of Current PLS Path Modeling Software: Features, Ease-of-Use, and Performance, in: V. Esposito Vinzi, W. W. Chin, J. Henseler, and H. Wang (eds.), Handbook of Partial Least Squares: Concepts, Methods and Applications 19 Şubat 2019 tarihinde Wayback Machine sitesinde arşivlendi., Springer: Berlin-Heidelberg, pp. 737-756, p.745.