SmartPLS 4
SmartPLS 4 zur Analyse von Strukturgleichungsmodellen (u.a. Modellen, siehe unten) nach der Partial Least Square Methode (PLS) hat sich in den vergangenen Jahren zu einer der führenden Softwareprodukte im Bereich der Modellierung latenter Variablen entwickelt. Die Abkürzung PLS bedeutet Partial Least Square und stellt eine komplexe Methode in der statistischen Datenauswertung dar.
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Seit dem Start der Software im Jahre 2005 und vor allem mit Release von SmartPLS 4 im Dezember 2021 hat sich der Funktionsumfang deutlich verbessert.
Funktionen
Der Umfang statistischer Analysen ist beeindruckend:
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FIMIX (Finite Mixture Partial Least Squares, auch: FIMIX-PLS)
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PLS-SEM
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Bootstrapping
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Second Order Modelle
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Hierarchische Modelle
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Importance Performance Matrix Analyse (IPMA)
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Goodness of Fit
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Mediation und Moderation
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Multigroup Analyse (MGA)
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PLS Predict
Die grafische Oberfläche bietet eine einfache Bedienung der Software und alle Ergebnisse können als Excel-Datei exportiert werden.
SmartPLS Vor- und Nachteile
Aufgrund der Komplexität der statistischen Methode ist eine umfassende Diskussion der Vor- und Nachteile an dieser Stelle nicht möglich. Anzumerken ist aber, dass SmartPLS die PLS-Methode verwendet, wohingegen z.B. das R package lavaan klassische Strukturgleichungsmodelle (kovarianzbasierter Ansatz, CB-SEM) durchführt. Dies ist ebenfalls bei SPSS AMOS und LISREL
Ein Vorteil der PLS-Schätzung ist die Tatsache, dass im Grund keine Verteilungsannahmen existieren und somit z.B. auf eine multivariate Normalverteilung nicht geprüft werden muss. Hinzu kommt allerdings, dass klassische Gütemaße (Goodness of Fit) in PLS-Modellen nicht berechnet werden. SmartPLS 4 hat hier im Vergleich zur Vorgängerversion einige Fit-Maße entfernt, verwendet dafür aber auch sogenannte “Exact Fit Criteria” wie d_ULS und d_G.