WikiDer > WarpPLS
 Логотип WarpPLS | |
| Оригинальный автор (ы) | Нед Кок |
|---|---|
| изначальный выпуск | 2009 |
| Стабильный выпуск | |
| Операционная система | Windows |
| Платформа | MATLAB |
| Доступно в | английский |
| Тип | статистический анализ, сбор информации, структурное моделирование уравнение, многомерный анализ |
| Лицензия | Проприетарное программное обеспечение |
| Интернет сайт | www |
WarpPLS это программное обеспечение с графическим пользовательским интерфейсом для дисперсионных и факторных моделирование структурным уравнением (SEM) с использованием частичные наименьшие квадраты и факторные методы.[1][2] Программное обеспечение можно использовать в эмпирических исследованиях для анализа собранных данных (например, из анкетных опросов) и проверки предполагаемых взаимосвязей. Поскольку он работает в среде выполнения компилятора MATLAB, он не требует установки приложения разработки программного обеспечения MATLAB; и может быть установлен и использован в различных операционных системах, помимо Windows, с помощью виртуальных установок.
WarpPLS использовался для изучения ряда тем в различных дисциплинах и областях, в том числе: бухгалтерский учет, антропология, клиническая психология, экология, экономика, образование, глобальные изменения окружающей среды, эпидемиология, эволюционная психология, физиология упражнений, информационные системы, международный бизнес. , финансы, менеджмент, маркетинг, медицина, сестринское дело, организационная психология и социология.[3]
Основные особенности
Среди основных особенностей WarpPLS - его способность идентифицировать и моделировать нелинейность среди переменных в моделях траектории, независимо от того, измеряются ли эти переменные как скрытые переменные или нет, давая параметры, которые учитывают соответствующую лежащую в основе неоднородность.[4][5] Эта и другие примечательные особенности перечислены в приведенном ниже списке.
- Управляет процессом анализа SEM с помощью пошагового руководства пользователя.[6]
- Реализует как классические (составные), так и факторные алгоритмы PLS.
- Определяет нелинейные отношения и соответственно оценивает путевые коэффициенты.
- Также моделирует линейные отношения, используя классические и факторные алгоритмы PLS.
- Моделирует отражающие и формирующие переменные, а также смягчающие эффекты.
- Вычисляет P-значения, показатели соответствия модели и качества, а также коэффициенты полной коллинеарности.
- Рассчитывает величину эффекта и коэффициенты достоверности прогноза Q-квадрат.
- Рассчитывает косвенные эффекты для путей с 2, 3 и т.д. сегментами; а также общие эффекты.
- Рассчитывает несколько коэффициентов оценки причинно-следственной связи.
- Предоставляет увеличенные 2D-графики и 3D-графики.
Смотрите также
- Моделирование пути методом частичных наименьших квадратов
- Частичная регрессия наименьших квадратов
- Анализ главных компонентов
- SmartPLS
Рекомендации
- ^ Кок, Н., и Мэйфилд, М. (2015). Алгоритмы SEM на основе PLS: предположение о хороших соседях, коллинеарность и нелинейность. Управление информацией и бизнес-обзор, 7 (2), 113-130.
- ^ Кок, Н. (2015). Примечание о том, как проводить факторный анализ PLS-SEM. Международный журнал электронного сотрудничества, 11 (3), 1-9.
- ^ Список Google Scholar ссылок на академические публикации, использующие или обсуждающие WarpPLS
- ^ Гунтас, С., и Гунтас, Дж. (2016). Как «искаженные» отношения между эмоциями медсестер, отношением, социальной поддержкой и воспринимаемыми условиями организации влияют на ориентацию на клиента. Журнал Advanced Nursing, 72 (2), 283-293.
- ^ Гуо, К.Х., Юань, Ю., Арчер, Н.П., и Коннелли, С.Е. (2011). Понимание незащищенных нарушений безопасности на рабочем месте: составная модель поведения. Журнал информационных систем управления, 28 (2), 203-236.
- ^ Короткое видео на YouTube, иллюстрирующее пошаговое руководство по пользовательскому интерфейсу