SmartPLS 偏最小二乘PLS结构方程建模软件

SmartPLS 软件是目前管理学、市场营销、组织行为学、信息系统等领域应用广泛的软件，其原理是采用偏最小二乘法（Partial Least Square，PLS）进行统计分析。

PLS-SEM 分析的主力是 SmartPLS, SmartPLS 软件是目前管理学、市场营销、组织行为学、信息系统等领域应用广泛的软件，其原理是采用偏小二乘法（Partial Least Square，PLS）进行统计分析。

在 SmartPLS 中，高等分析。该软件能够在不到一分钟的时间内在方便的环境中执行的建模。此外，由于能够管理项目，您可以很好的管理项目。您还可以使用现有颜色、边框和字体自定义内置模型。该软件使您的项目变的。

SmartPLS 是潜在变量建模的里程碑。它结合了较好的方法（例如PLS-POS，IPMA，复杂的自举例程）以及易于使用和直观的图形用户界面。

以下是我们（不断增长的）所有可用计算方法的列表。相关的创新算法也将在短时间内在 SmartPLS 中提供。我们承诺。

• 偏最小二乘 （PLS） 路径建模
• 基于总和分数的普通最小二乘 （OLS） 回归
• 一致性 PLS （PLSc）
• 加权 PLS （WPLS）、加权 OLS （WOLS） 和加权一致性 PLS （WPLSc）
• 引导和使用高级引导选项
• 蒙眼
• 重要性-性能图分析 （IPMA）
• PLS多组分析（MGA）：分析特定于组的PLS路径模型估计的差异和意义
• 高阶模型
• 中介：间接效应的估计及其基于自举的显著性检验
• 适度：交互作用效应的估计及其基于自举的显著性检验
• 非线性关系：二次效应的估计及其基于自举的显著性检验
• 验证性四元分析（CTA）：一种统计技术，允许对测量模型设置进行实证测试
• 有限混合（FIMIX）分割：一种潜在的类方法，允许在路径模型中识别和处理未观察到的异质性
• 面向预测的细分 （POS）：一种识别数据组的方法
• PLS预测：一种确定PLS路径模型预测质量的技术
• 面向预测的模型选择

轻松深入了解您的数据！

• 强大的建模环境可让您在几分钟内创建路径模型。
• 项目经理可帮助您跟踪所有分析和文件。
• 使用颜色，边框和字体自定义您的模型，以单独强调您的想法！
• 算法的内置解释和有意义的默认值使您可以轻松进入PLS-SEM世界。
• 组织良好的报告提供了对结果的全面见解。
• 将结果永久保存为 HTML 报告或 Excel 文件。
• 创建数据组以轻松运行多组分析。
• 创建交互术语并运行版主分析，而不会出现任何问题。