Anar al contingut

Mínims quadrats parcials en models de ruta

De L'Enciclopèdia, la wikipedia en valencià

Els mínims quadrats parcials en models de ruta (partial least squares path modeling o PLS-PM per les seues sigles en anglés) és un método pertanyent a la família dels mínims quadrats parcials en models d'equacions estructurals (partial least squares structural equation modeling o PLS-SEM per les seues sigles en anglés). Abdós métodos a la seua volta formen part de les equacions estructurals, que permeten estimar complexes relacions de causa i efecte entre variables latents.[1][2][3]

Visió general

[editar | editar còdic]

PLS-PM és método d'estimació basat en components que es diferencia de l'enfocament basat en covarianza de la modelació en equacions estructurals. En este sentit el PLS-PM no ajusta un model de factor comú a les senyes, en lloc d'això ajusta un model compost.[4][5][6] D'esta manera, PLS-PM maximizar la cantitat de varianza explicada, encara que no existix un acort sobre cóm es conseguix esta característica. Adicionalment, a través de l'ajust de mínims quadrats parcials, es fa possible estimar consistentemente models de factors comuns també. Este nou enfocament és cridat PLS Consistent o PLSc. Per un atre costat, PLS-PM pot ser usat per a realisar prediccions fòra d'una mostra.[7]


El PLS-SEM està compost de dos sub-models: el model de mida i model estructural. El model de mida representa les relacions entre la senya observada i les variables latents. El model estructural representa les relacions entre les variables latents.

Un algoritme iterativo soluciona l'equació estructural del model estimant les variables latents per mig de mides i el model estructural en etapes alternes, per lo tant el procediment obté el nom de parcial. El model de mida estima les variables latents com una suma ponderada de les seues variables manifestes. El model estructural estima les variables latents per mig de regressió llineals simples o múltiples entre les variables latents estimades pel model de mida. Este algoritme es repetix fins que la convergència es conseguix.


En la disponibilitat d'aplicacions de software, PLS-SEM s'ha tornat particularment popular en disciplines de ciències socials com a contabilitat, negoci familiar, màrqueting, sistemes d'informació de l'administració, administració d'operacions, administració estratègica, i turisme.[8][9][10][11][12][13][14][15] Recentment, àrees com ingenieria, ciències migambientals,

medicina, i ciències polítiques utilisen PLS-SEM per a estimar models en complexes relacions de causa i efecte en variables latents.[16][17] Aixina, s'analisen, exploren i proven models conceptuals i teòrics.

PLS és vist de forma crítica per diversos investigadors metodològics.[18][19] Un punt important de crítica es relaciona en el rebuig a l'hipòtesis de que el PLS sempre pot ser utilisat en mostres molt menudes. Un estudi recent sugerix que esta crítica està generalment injustificada i propon dos métodos per a la valoració de la mostra mínima en PLS.[20] Un atre punt de lluita és la manera ad hoc en quina PLS ha segut desenrollat i la carència de proves analítiques per a recolzar la seua característica principal: la distribució de  ponderació per mostreig. Aixina i tot, PLS-SEM és encara considerat preferible (sobre CB-SEM) quàn és desconegut si la naturalea de les senyes és de factor comú o compost.[21]

Referències

[editar | editar còdic]
  1. ↑ Hair, J.F.; Hult, {{{nom2}}}; Ringle, {{{nom3}}}; Sarstedt, {{{nom4}}} (2017). A Primer on Partial Least Squares Structural Equation Modeling (PLS-SEM), 2 edició, Thousand Oaks, CA: Sage. ISBN 9781483377445.
  2. ↑ Vinzi, V.E.; Trinchera, {{{nom2}}}; Amato, {{{nom3}}} (2010). Handbook of partial least squares, Springer Berlin Heidelberg.
  3. ↑ Hair, J.F.; Sarstedt, {{{nom2}}}; Ringle, {{{nom3}}}; Gudergan, {{{nom4}}} (2018). Advanced Issues in Partial Least Squares Structural Equation Modeling (PLS-SEM), Thousand Oaks, CA: Sage. ISBN 9781483377391.
  4. ↑ Organizational Research Methods.17(2)
    182–209.doi:10.1177/1094428114526928.
  5. ↑ ResearchGate.doi:10.13140/rg.2.1.3426.5449.
  6. ↑ ResearchGate.doi:10.13140/rg.2.1.2917.8082.
  7. ↑ Journal of Business Research.69(10)
    4552–4564.doi:10.1016/j.jbusres.2016.03.049.
  8. ↑ International Journal of Accounting Information Systems.12(4)
    305–328.doi:10.1016/j.accinf.2011.05.002.
  9. ↑ Journal of Family Business Strategy.5(1)
    105–115.doi:10.1016/j.jfbs.2014.01.002.
  10. ↑ Journal of the Academy of Màrqueting Science.40(3)
    414–433.doi:10.1007/s11747-011-0261-6.
  11. ↑ Schmitz, K. W., Teng, J. T., & Webb, K. J. (2016). Capturing the complexity of malleable IT use: Adaptive structuration theory for individuals. Management Information Systems Quarterly, 40(3), 663-686.
  12. ↑ MIS Quarterly.36(1)Consultat el 9 de juliol de 2018.
  13. ↑ Journal of Operations Management.30(6)
    467–480.doi:10.1016/j.jom.2012.06.002.
  14. ↑ Long Range Planning.45(5-6)
    320–340.doi:10.1016/j.lrp.2012.09.008.
  15. ↑ Rasoolimanesh, S.M., Jaafar, M., Kock, N. and Ahmad, A. G. (2017). The effects of community factors on residents’ perceptions toward World Heritage Site inscription and sustainable tourism development. Journal of Sustainable Tourism, 25(2), 198-216.
  16. ↑ Brewer, T.D., Cinner, J.E., Fisher, R., Green, A., & Wilson, S.K. (2012). Market access, population density, and socioeconomic development explain diversity and functional group biomass of coral reef fish assemblages. Global Environmental Change, 22(2), 399-406.
  17. ↑ Berglund, E., Lytsy, P., & Westerling, R. (2012). Adherence to and beliefs in lipid-lowering medical treatments: A structural equation modeling approach including the necessity-concern framework. Patient Education and Counseling, 91(1), 105-112.
  18. ↑ Journal of Operations Management.47–48
    9–27.doi:10.1016/j.jom.2016.05.002.
  19. ↑ Goodhue, D. L., Lewis, W., & Thompson, R. (2012). Does PLS have advantages for small sample size or senar-normal data? MIS Quarterly, 981-1001.
  20. ↑ Kock, N., & Hadaya, P. (2018). Minimum sample size estimation in PLS-SEM: The inverse square root and gamma-exponential methods. Information Systems Journal, 28(1), 227–261.
  21. ↑ Journal of Business Research.69(10)
    3998–4010.doi:10.1016/j.jbusres.2016.06.007.


Referències

[editar | editar còdic]


Obtingut de «https://www.lenciclopedia.org/w/index.php?title=Mínims_quadrats_parcials_en_models_de_ruta&oldid=804802»