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smartpls新上映_smartpls和mplus混用(2024年12月抢先看)

内容来源：飘花网电影所属栏目：导读更新日期：2024-12-01

smartpls

三款统计神器，咋选？在进行定量研究时，很多人都会选择SPSS、AMOS和SmartPLS这三款软件。那么，它们之间到底有什么区别呢？今天我们来详细介绍一下，帮助你更好地选择适合自己的工具！ 𐟓Š SPSS：基础统计分析的利器 SPSS是一款经典的统计分析软件，适用于各种基础统计分析，如描述性统计、回归分析、t检验等。它的操作非常简便，界面友好，特别适合进行基本的数据分析和问卷分析。不过，它在处理结构方程模型（SEM）时功能相对有限。 𐟔码MOS：结构方程模型分析的专家 AMOS是专门用于结构方程模型分析的工具，是SPSS的扩展模块。它能够进行路径分析、因子分析和测量模型的验证。AMOS基于共方差分析，特别适合用于验证性因子分析（CFA），对数据分布有一定的要求，因此适用于数据量较大且符合正态分布的研究。 𐟌 SmartPLS：灵活的探索性研究工具与AMOS不同，SmartPLS基于偏最小二乘法（PLS），更加灵活，特别适合样本量较小、数据不完全符合正态分布的情况。SmartPLS更注重模型的预测能力，适合探索性研究以及复杂的路径关系构建，相比AMOS，其学习曲线也更平缓。总结来说，SPSS适合基础统计，AMOS适合验证性因子分析，SmartPLS则更适合探索性研究和复杂模型的构建。希望这些信息能帮助你更好地选择适合自己的研究工具！

𐟓–结构方程模型全解析✨ 𐟔 探索结构方程模型结构方程模型（SEM）是一种多变量统计方法，旨在建立、估计和检验因果关系。它融合了因素分析与路径分析，揭示显性、潜在及干扰变量间的复杂关系。 𐟓Œ 实际应用在社科、经济、市场研究等领域，处理多因多果或不可直接观测的变量时，结构方程模型大放异彩。 𐟓š 模型构成结构方程模型包括测量模型与结构模型。测量模型描述观察变量与潜在变量的关系，而结构模型则揭示潜在变量间的因果联系。 𐟒𛠥ˆ†析工具 AMOS和Mplus软件常用于传统共变量结构方程模型分析，而偏最小二乘结构方程模型则通过SmartPLS软件实现。 𐟓š 学习资源小破站、小红薯等平台有丰富的SEM教程，助你轻松上手。 𐟓– 推荐书籍《结构方程模型—AMOS的操作与应用》及《统计分析入门与应用SPSS中文版+SmartPLS 4(PLS-SEM)》分别适合CB-SEM和PLS-SEM的学习。

港理大AFA专业全览 𐟏룀校园生活】香港理工大学位于红磡，校园环境优美，标志性的红砖建筑令人赏心悦目。学校地理位置优越，紧邻红馆（香港演唱会场所）和尖沙咀，步行即可到达维港。校园内提供一对一的职业咨询服务，帮助学生修改简历，并提供口语和写作辅导。此外，还有健身房、游泳池、羽毛球场和乒乓球馆等设施，供学生使用。 𐟒𚣀班级构成】该专业约有150名学生，来自985、211、双非院校以及海外高校。985或211的学生平均分在80分以上，双非学生的平均分在85分以上，整体来看，同学们都非常优秀。 𐟑鰟𜢀𐟏룀课程设置】完成项目需要修够30个学分，其中9门为必修课程，1门为选修课程。必修课程包括： AF5115 Business Analysis Accounting AF5203 Contemporary Issues in Accounting Information Systems AF5344 Investments 具体课程详见图4。 𐟓【就读体验】全日制学生的就读时间为一年。由于专业人数较多，每门课程都会分成三个时间段，即三个不同的subject group，上课时间包括早上、下午和晚上，少量时间段会在周六。课程安排紧凑，每学期需要完成五门课程的学习。几乎每门课程都有presentation和final exam，还会穿插一些quiz和assignment，部分课程会有mid-term exam。课程设计有一定的难度，想要高分的话需要投入时间，临近期末时会非常忙碌，需要学会时间管理。这个项目主要为学生提供会计和金融方面的核心知识，以及将数据分析和技术应用于相关实践的技能。除了理论知识外，还会学习相关软件和编程应用，主要以Python为主，此外还会学到Excel、Tableau、PowerBI、SmartPLS等软件在会计与金融中的应用，以及计量分析和各种估值方法，例如DCF、ROPI模型等。总的来说，这一年能够学到不少东西。

终于搞懂了样本量到底怎么算！𐟎‰ 在进行量化研究时，确定样本量一直是个让人头疼的问题。特别是在做结构方程模型的时候，样本量不够可是会严重影响结果的可靠性和有效性哦！不过，别担心，今天我就来分享两种方法，帮你搞定SmartPLS研究的样本量问题。经验法则（Rule of Thumb）𐟌Ÿ 经验法则是由Chin在1998年提出的，简单又实用。主要有两个方面的考量：最多题目的10倍假设你的研究模型有5个维度，其中一个维度有7个题目，那么你就需要至少70个样本（即题目的10倍）。自变量数量的10倍如果每个维度都受到三个自变量的影响，那么按照这个准则，你需要30个样本。这个方法特别适合刚开始做研究的小伙伴，简单易懂，操作起来也不复杂。 G-Power计算𐟒𛊊如果你想要更科学一点的计算方法，那就用G-Power吧！G-Power是个免费的软件，可以直接在网上下载。通过设定一些参数，你就能计算出保证研究结果统计显著性所需的最小样本量。具体步骤如下：打开G-Power，设置Power（统计检定力）=0.8, f2 = 0.15（中度效果量）。选择F-test里的多元回归（Linear multiple regression）。在“Type of power analysis”中选择“A priori compute”。在“Number of predictors”中填入自变量数量，例如3。经过G-Power计算后，你会发现最低样本数为77个。这样一来，你就能更精准地把握样本量了。小结𐟓 无论是采用Chin的经验法则还是利用G-Power进行计算，关键在于理解样本大小的确定既需要科学性也需要创造性的思考。对于初学者来说，Chin的经验法则提供了易于理解和实施的指导。而随着你对研究设计的理解加深，G-Power的科学计算方法将助你更精准地把控。希望这些方法能帮到你，让你的研究更加顺利！𐟚€

PLS-SEM模型详解：选择适合你的软件大家好！今天我们来聊聊PLS-SEM模型，这是一种结合了偏最小二乘（PLS）和结构方程模型（SEM）的建模方法。它有一些独特的优势，尤其是对于小样本研究来说，简直是救星！𐟒ꊐLS-SEM模型的特点适用性：PLS-SEM在小样本下也能提供稳定的结果。样本量小于200，甚至小于100都没问题，因为PLS方法对样本量的要求相对较低。灵活性：这个模型可以处理两种类型的指标：反映型和形成型。反映型指标是由潜变量决定的测量指标，而形成型指标则是由测量指标合成的潜变量。PLS-SEM方法可以同时处理这两种类型的指标，为研究者提供了更大的灵活性。预测能力：由于PLS方法是预测导向的，因此PLS-SEM模型在预测方面具有优势。它特别适用于预测以及理论的发展，而非仅仅用于理论的验证。如何建模？设定模型：首先，研究者需要设定结构方程模型，包括潜变量、观察变量以及它们之间的关系。数据收集与处理：收集相关数据，并进行必要的预处理，如缺失值处理、异常值处理等。模型拟合：使用PLS方法对模型进行拟合，通过最大化预测能力来优化模型参数。模型评估与修正：评估模型的拟合程度和预测能力，必要时对模型进行修正以提高其性能。软件推荐说到搭建PLS-SEM模型，最常用的软件就是SmartPLS 4.0了。你可以在小破站上找到很多相关的教程，帮助你更好地理解和操作这个软件。𐟓š 总结 PLS-SEM模型在小样本研究、处理不同类型的指标以及预测方面都有独特的优势。如果你正在寻找一个适合你的建模方法，不妨试试PLS-SEM！𐟒ኊ希望这篇文章对你有所帮助，如果有任何问题或需要进一步的解释，欢迎随时留言哦！𐟘Š

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