معادلات ساختاری PLS به زبان ساده

روش PLS یا روش مدل‌سازی معادلات ساختاری به کمک حداقل مربعات جزئی (Partial Least Squares Structural Equation Modeling)، نامیده می‌شود، یکی از روش‌های کاربردی در پژوهش‌های کمی است. این روش که در دسته مدل‌سازی معادلات ساختاری (SEM) قرار دارد، به پژوهشگران اجازه می‌دهد تا روابط پیچیده میان متغیرهای مشاهده‌ شده و متغیرهای پنهان را تحلیل و بررسی کنند.

PLS به‌طور ویژه در مواقعی که پژوهشگر با نمونه‌های کوچک، توزیع غیرنرمال داده‌ها، یا مدل‌های پیچیده مواجه است، انتخابی مناسب و منعطف محسوب می‌شود. این روش که بیشتر در علوم اجتماعی، مدیریت، بازاریابی و علوم رفتاری مورد استفاده قرار می‌گیرد، برای پیش‌بینی متغیرها و آزمون نظریه‌ها بسیار موثر است.

تاریخچه روش PLS

روش PLS-SEM برای اولین بار توسط هارمان ولد (Herman Wold) در دهه ۱۹۷۰ معرفی شد. هدف اولیه این روش، تحلیل سیستم‌های پیچیده‌ای بود که روابط غیرخطی بین متغیرها را شامل می‌شد. در طول زمان، این روش به یک ابزار قدرتمند برای پژوهشگران علوم اجتماعی و مدیریت تبدیل شد و نرم‌افزارهایی مانند SmartPLS و WarpPLS نیز برای ساده‌سازی این روش توسعه یافتند.

PLS در مقایسه با روش‌های مبتنی بر کواریانس (CB-SEM)

روش PLS در مقایسه با مدل‌سازی مبتنی بر کواریانس (CB-SEM) تفاوت‌های کلیدی دارد. CB-SEM معمولاً بر آزمون برازش مدل‌های نظری تأکید دارد و برای داده‌های بزرگ و توزیع نرمال مناسب است. در مقابل، PLS-SEM رویکردی پیش‌بینانه دارد و با داده‌های غیرنرمال یا نمونه‌های کوچک به‌خوبی کار می‌کند. این ویژگی‌ها باعث می‌شود که روش PLS در بسیاری از شرایط عملیاتی و پژوهشی گزینه‌ای برتر باشد.

مزایای روش PLS در پژوهش‌ها

1. انعطاف‌پذیری بالا
   روش PLS قادر است با داده‌های ناقص، توزیع غیرنرمال و نمونه‌های کوچک کار کند. این ویژگی آن را برای پژوهش‌هایی که محدودیت‌های جمع‌آوری داده دارند، مناسب می‌سازد.
2. تمرکز بر پیش‌بینی
   برخلاف CB-SEM که بیشتر بر آزمون نظریه‌ها و برازش مدل تمرکز دارد، PLS بر پیش‌بینی متغیرهای وابسته تأکید می‌کند. این ویژگی برای پژوهش‌های کاربردی و صنعتی بسیار مهم است.
3. قابلیت استفاده برای مدل‌های پیچیده
   PLS امکان تحلیل مدل‌هایی با تعداد زیادی متغیر و روابط پیچیده را فراهم می‌کند. این ویژگی برای پژوهش‌های چندبعدی که شامل متغیرهای پنهان و شاخص‌های مختلف هستند، بسیار مفید است.
4. سهولت در استفاده
   نرم‌افزارهای مدرن مانند SmartPLS، رابط‌های کاربری ساده و گرافیکی ارائه می‌دهند که فرآیند تحلیل را تسهیل می‌کند. این امر باعث شده است که پژوهشگران بیشتری از این روش استفاده کنند.

کاربردهای روش PLS

روش PLS در حوزه‌های مختلفی از علوم مورد استفاده قرار می‌گیرد، از جمله:

• مدیریت و بازاریابی: برای تحلیل روابط بین وفاداری مشتریان، رضایت، و تصویر برند.
• علوم اجتماعی و روان‌شناسی: برای بررسی سازه‌های پنهانی مانند نگرش، انگیزه و رفتار.
• پزشکی و بهداشت: برای تحلیل داده‌های پیچیده در مطالعات اپیدمیولوژی و پزشکی اجتماعی.
• مهندسی: برای بررسی تاثیر متغیرهای کیفی بر کارایی سیستم‌ها.

معادلات ساختاری چیست؟ نگاهی به روش‌های مدلسازی

معادلات ساختاری یکی از ابزارهای مهم در تحقیقات علمی است که به پژوهشگران امکان تحلیل روابط پیچیده بین متغیرها را می‌دهد. این روش با ترکیب تحلیل‌های عاملی و رگرسیونی، امکان آزمون مدل‌های نظری و پیش‌بینی روابط علی را فراهم می‌کند. در این مقاله به بررسی اصول روش PLS، تفاوت آن با روش‌های مبتنی بر کواریانس (CB-SEM)، و مراحل اجرای این روش می‌پردازیم.

تفاوت‌های بین روش PLS و روش‌های مبتنی بر کواریانس (CB-SEM)

ویژگی	PLS-SEM	CB-SEM
هدف اصلی	پیش‌بینی و تحلیل روابط متغیرها	آزمون نظریه‌ها و برازش مدل
حجم نمونه	مناسب برای نمونه‌های کوچک	نیاز به نمونه‌های بزرگ
داده‌های ورودی	پذیرش داده‌های غیرنرمال	نیاز به توزیع نرمال
کاربردها	پژوهش‌های کاربردی و صنعتی	مطالعات نظری و بنیادی

روش PLS برای پژوهش‌هایی که تمرکز بر پیش‌بینی دارند و با محدودیت حجم نمونه یا داده‌های غیرنرمال مواجه هستند، مناسب‌تر است.

دلایل استفاده از PLS در تحقیقات علمی

1. سرعت بالا در محاسبات
   • روش PLS با الگوریتم‌های ساده‌تر، زمان تحلیل را کاهش می‌دهد.
2. انعطاف‌پذیری در استفاده از داده‌های غیرنرمال
   • برخلاف CB-SEM، روش PLS برای داده‌های غیرنرمال مناسب است.
3. کاربرد در نمونه‌های کوچک
   • این روش در شرایطی که جمع‌آوری داده دشوار است، کارایی بالایی دارد.

اجزای اصلی روش PLS: مدل اندازه‌گیری و مدل ساختاری

مدل اندازه‌گیری (Measurement Model)

مدل اندازه‌گیری به بررسی روابط بین متغیرهای مشاهده‌شده (شاخص‌ها) و متغیرهای پنهان می‌پردازد. این مدل شامل:

• پایایی (Reliability): بررسی دقت ابزار اندازه‌گیری.
• روایی (Validity): سنجش میزان بازنمایی صحیح شاخص‌ها از متغیرهای پنهان.

مدل ساختاری (Structural Model)

مدل ساختاری روابط علی بین متغیرهای پنهان را بررسی می‌کند. این مدل شامل معیارهایی مانند:

• R-Square: درصد واریانس توضیح‌داده‌شده توسط متغیرهای مستقل.
• Q2: قدرت پیش‌بینی مدل.
• اندازه اثر (f2): شدت تأثیر متغیرها.

جنبه های کلیدی در استفاده از PLS-SEM

PLS-SEM به عنوان تکنیکی برای تجزیه و تحلیل روابط پیچیده بین متغیرهای پنهان که امکان توضیح داده های مشاهده شده و تجزیه و تحلیل پیش بینی را به عنوان یک عنصر مرتبط در تحقیقات علمی فراهم می کند، پدیدار شد.

رویکرد PLS برای انعکاس شرایط نظری و تجربی علوم اجتماعی و رفتاری توسعه داده شد. روش های ریاضی و آماری دقیق و قوی هستند. اما مدل ریاضی انعطاف‌پذیر است، به این معنا که مقدمات دقیقی را در توزیع داده‌ها، مقیاس اندازه‌گیری یا اندازه نمونه ایجاد نمی‌کند.

برای انتخاب استفاده از تکنیک PLS-SEM، از پیش فرض هدف تحقیق شروع می شود. اگر هدف کلیدی پیش‌بینی سازه‌ها باشد، استفاده از این تکنیک توصیه می‌شود. از سوی دیگر، اگر هدف آزمایش یا تایید یک نظریه باشد، استفاده از CB-SEM توصیه می شود. PLS-SEM تقاضاهای محدودتر کمتری را در اندازه گیری مقیاس های اندازه نمونه و در توزیع داده ها ارائه می دهد. این رویکردی است که امروزه به طور گسترده در مطالعات بازار و به طور کلی در علوم اجتماعی پذیرفته شده است.

لازم به ذکر است که تکنیک PLS می تواند هم برای تحقیقات توضیحی (تأیید کننده) و هم برای تحقیقات پیش بینی کننده (اکتشافی) استفاده شود.

با توجه به، یک مدل توضیحی مدلی است که با هدف آزمایش فرضیه های علی ساخته شده است که مشخص می کند چگونه و چرا یک پدیده تجربی خاص رخ می دهد. مدل پیش‌بینی به ساخت و ارزیابی مدلی اشاره دارد که هدف آن پیش‌بینی مشاهدات یا سناریوهای جدید یا آینده است. قدرت پیش‌بینی یک مدل به توانایی آن در تولید پیش‌بینی‌های دقیق مشاهدات جدید، چه در مطالعات مقطعی یا طولی اشاره دارد.

فرضیات و الزامات استفاده از PLS

شرایط مناسب برای استفاده از PLS

• حجم نمونه کوچک.
• داده‌های غیرنرمال.
• مدل‌های پیچیده با تعداد زیاد متغیرها.

فرضیات مربوط به هم‌خطی و تناسب مدل

• بررسی هم‌خطی بین متغیرهای مستقل.
• اطمینان از تناسب شاخص‌ها با متغیرهای پنهان.

مراحل اجرای تحلیل معادلات ساختاری PLS

1. آماده‌سازی داده‌ها و تعریف متغیرها
   • جمع‌آوری و پاک‌سازی داده‌ها.
   • تعریف متغیرهای مشاهده‌شده و پنهان.
2. ساخت مدل در نرم‌افزار
   • استفاده از نرم‌افزارهایی مانند SmartPLS برای طراحی مدل.
3. تفسیر نتایج
   • تحلیل پایایی و روایی مدل اندازه‌گیری.
   • بررسی معیارهای برازش مدل ساختاری.

مقایسه نرم‌افزارهای کاربردی در PLS: SmartPLS و دیگر ابزارها

معرفی قابلیت‌های نرم‌افزار SmartPLS

• رابط کاربری ساده.
• ارائه نمودارهای گرافیکی.
• محاسبه خودکار معیارهای برازش مدل.

مقایسه با دیگر نرم‌افزارها

• WarpPLS: مناسب برای تحلیل‌های پیشرفته.
• PLS-Graph: ابزار کلاسیک برای مدل‌سازی PLS.

معیارهای برازش مدل در PLS

معیارهای ارزیابی مدل اندازه‌گیری

1. پایایی (Reliability): ضریب آلفای کرونباخ و پایایی مرکب (CR).
2. روایی همگرا (Convergent Validity): میانگین واریانس استخراج‌شده (AVE).
3. روایی واگرا (Discriminant Validity): تمایز متغیرهای پنهان از یکدیگر.

معیارهای ارزیابی مدل ساختاری

1. R-Square: قدرت تبیین متغیر وابسته.
2. Q2: قابلیت پیش‌بینی مدل.
3. اندازه اثر (f2): شدت تأثیر متغیرهای مستقل بر وابسته.

محدودیت‌ها و چالش‌های استفاده از PLS

1. انتقادات مرتبط با روش PLS
   • حساسیت به کیفیت داده‌ها.
   • امکان ارائه نتایج اشتباه در صورت طراحی نادرست مدل.
2. پیشنهادات برای بهبود تحلیل‌ها
   • استفاده از روش‌های تکمیلی مانند شبیه‌سازی.
   • بازنگری مدل‌های اولیه.

کاربردهای روش PLS در تحقیقات علمی

نمونه‌هایی از کاربردها

• مدیریت و بازاریابی: بررسی تأثیر رضایت مشتری بر وفاداری.
• روانشناسی: تحلیل عوامل مؤثر بر رفتار انسانی.
• علوم اجتماعی: بررسی روابط بین نگرش و رفتار.

چگونه یک مدل PLS قابل اعتماد طراحی کنیم؟

1. تعریف دقیق متغیرها: شناسایی شاخص‌های مناسب برای متغیرهای پنهان.
2. کنترل کیفیت داده‌ها: اطمینان از پاک‌سازی و صحت داده‌ها.
3. بررسی پایایی و روایی: استفاده از معیارهای معتبر برای ارزیابی مدل.

نکات پیشرفته در تحلیل PLS: مدلسازی مرتبه دوم و تعدیلگرها

ساختارهای مرتبه دوم

مدل‌های مرتبه دوم، مفاهیم کلی‌تری را از طریق متغیرهای مرتبه اول بازنمایی می‌کنند.

متغیرهای تعدیلگر

متغیرهای تعدیلگر اثر تعامل‌های خاص بین متغیرها را شناسایی می‌کنند. این تحلیل‌ها برای بررسی شرایط خاص بسیار مفید هستند.

نمونه‌ای از تحلیل معادلات ساختاری با روش PLS

مثال عملی

فرض کنید هدف بررسی تأثیر رضایت مشتری بر وفاداری و خرید مجدد است. مراحل تحلیل شامل:

1. تعریف متغیرهای مشاهده‌شده و پنهان.
2. ساخت مدل در نرم‌افزار SmartPLS.
3. تحلیل پایایی، روایی و معیارهای برازش مدل.

جمع‌بندی:

روش معادلات ساختاری حداقل مربعات جزئی (PLS-SEM) به‌عنوان یک ابزار قدرتمند در تحلیل روابط پیچیده بین متغیرهای پنهان و مشاهده‌شده، در حوزه‌های مختلف پژوهشی مانند مدیریت، بازاریابی، علوم اجتماعی، روانشناسی و پزشکی کاربرد فراوانی دارد. این روش با انعطاف‌پذیری بالا، توانایی کار با داده‌های غیرنرمال، نمونه‌های کوچک و مدل‌های پیچیده، به‌ویژه در شرایط محدودیت‌های داده، یک انتخاب ایده‌آل برای پژوهشگران به‌شمار می‌آید.

تفاوت‌های کلیدی روش PLS با روش‌های مبتنی بر کواریانس (CB-SEM) شامل تمرکز بر پیش‌بینی به‌جای برازش نظریه‌ها، قابلیت تحلیل داده‌های غیرنرمال و استفاده بهینه در نمونه‌های کوچک است. همچنین، این روش با ارائه مدل‌های اندازه‌گیری و ساختاری امکان تحلیل دقیق روابط بین متغیرها را فراهم می‌کند. معیارهایی مانند پایایی، روایی، R-Square و Q2 از جمله ابزارهای کلیدی برای ارزیابی مدل‌ها در این روش هستند.

اگرچه روش PLS دارای مزایای قابل‌توجهی مانند سهولت استفاده و توانایی تحلیل مدل‌های پیچیده است، اما محدودیت‌هایی مانند حساسیت به کیفیت داده‌ها و طراحی مدل نامناسب می‌تواند منجر به نتایج نادرست شود. برای بهبود تحلیل‌ها، می‌توان از روش‌های تکمیلی و بازنگری مدل‌ها بهره برد.

در نهایت، انتخاب این روش به اهداف پژوهش بستگی دارد؛ اگر تمرکز بر پیش‌بینی باشد، PLS-SEM گزینه‌ای ایده‌آل است. از سوی دیگر، برای آزمون نظریه‌ها و برازش مدل‌های بنیادی، روش CB-SEM مناسب‌تر است. با توسعه نرم‌افزارهایی مانند SmartPLS، استفاده از این روش ساده‌تر شده و به پژوهشگران امکان داده تا تحلیل‌های پیشرفته‌تری انجام دهند. روش PLS با قدرت پیش‌بینی بالا و انعطاف‌پذیری در تحلیل، همچنان به‌عنوان یکی از محبوب‌ترین روش‌های تحلیل معادلات ساختاری در تحقیقات علمی باقی خواهد ماند.

سفارش پروژه PLS با کیفیت و تضمینی :

شما عزیزان میتوانید پروژه smart pls خود را در پیام رسان های ایتا ، روبیکا ، واتساپ و تلگرام ارسال کرده تا به سرعت پروژه پیگیری شود.

آیدی تلگرام : mnik60@

آیدی ایتا : @ mnik60

آیدی روبیکا: Aryaprozhe@

شماره واتساپ:۰۹۱۲۵۰۱۳۰۹۴

میتونی با یک کلیک پروژه خودتو ثبت کنی!

سفارش پروژه در تلگرام سفارش پروژه در واتساپ سفارش پروژه در ایتا سفارش پروژه در روبیکا