WarpPLS

WarpPLS
Auteur(s) original(s)Ned Kock
Première version2009 ( 2009 )
Version stable
WarpPLS 8.0
Système opérateurles fenêtres
Plate-formeMATLAB
Disponible enAnglais
TaperAnalyse statistique , collecte de données , modélisation d'équations structurelles , analyse multivariée
LicenceLogiciel propriétaire
Site webwww.warppls.com

WarpPLS est un logiciel avec interface utilisateur graphique pour la modélisation d'équations structurelles (SEM) basée sur la variance et basée sur les facteurs utilisant les moindres carrés partiels et les méthodes basées sur les facteurs. [1] [2] Le logiciel peut être utilisé dans la recherche empirique pour analyser les données collectées (par exemple, à partir d'enquêtes par questionnaire) et tester les relations hypothétiques. Puisqu'il fonctionne sur le MATLAB Compiler Runtime, il ne nécessite pas l' installation de l'application de développement logiciel MATLAB ; et peut être installé et utilisé sur divers systèmes d'exploitation en plus de Windows, avec des installations virtuelles.

Caractéristiques principales

L'une des principales caractéristiques de WarpPLS est sa capacité à identifier et à modéliser la non-linéarité entre les variables dans les modèles de chemin, que ces variables soient mesurées comme variables latentes ou non, produisant des paramètres qui prennent en compte l'hétérogénéité sous-jacente correspondante. [3] [4] [5] [6] [7]

D'autres caractéristiques notables sont résumées : [8] [9] [10] [11]

  • Guide le flux d’analyse SEM via un guide d’interface utilisateur étape par étape. [12]
  • Implémente des algorithmes PLS classiques (basés sur les composites) et basés sur des facteurs.
  • Identifie les relations non linéaires et estime les coefficients de chemin en conséquence.
  • Modélise également les relations linéaires, à l'aide d'algorithmes PLS classiques et basés sur des facteurs.
  • Modélise les variables réflexives et formatrices, ainsi que les effets modérateurs.
  • Calcule les valeurs P, les indices d'ajustement et de qualité du modèle, ainsi que les coefficients de colinéarité complète.
  • Calcule les tailles d'effet et les coefficients de validité prédictive Q-carré.
  • Calcule les effets indirects pour les chemins à 2, 3 segments, etc. ; ainsi que les effets totaux.
  • Calcule plusieurs coefficients d’évaluation de causalité.
  • Fournit des graphiques 2D et des graphiques 3D zoomés.

Voir également

Les références

  1. ^ Kock, N. et Mayfield, M. (2015). Algorithmes SEM basés sur PLS : hypothèse de bon voisin, colinéarité et non-linéarité. Gestion de l'information et revue des activités, 7(2), 113-130.
  2. ^ Kock, N. (2015). Une note sur la façon de réaliser une analyse PLS-SEM basée sur les facteurs. Journal international de collaboration électronique, 11(3), 1-9.
  3. ^ Gountas, S. et Gountas, J. (2016). Comment les relations « déformées » entre les émotions, les attitudes, le soutien social et les conditions organisationnelles perçues des infirmières affectent l'orientation client. Journal of Advanced Nursing, 72(2), 283-293.
  4. ^ Guo, KH, Yuan, Y., Archer, NP et Connelly, CE (2011). Comprendre les violations non malveillantes de la sécurité sur le lieu de travail : un modèle de comportement composite. Journal des systèmes d'information de gestion, 28(2), 203-236.
  5. ^ Brewer, TD, Cinner, JE, Fisher, R., Green, A. et Wilson, SK (2012). L’accès au marché, la densité de population et le développement socio-économique expliquent la diversité et la biomasse des groupes fonctionnels des assemblages de poissons des récifs coralliens. Changement environnemental mondial, 22(2), 399-406.
  6. ^ Schmiedel, T., vom Brocke, J. et Recker, J. (2014). Développement et validation d'un instrument pour mesurer le soutien des cultures organisationnelles à la gestion des processus d'affaires. Information et gestion, 51(1), 43-56.
  7. ^ Schmitz, KW, Teng, JT et Webb, KJ (2016). Capturer la complexité de l'utilisation malléable de l'informatique : théorie de la structuration adaptative pour les individus. Systèmes d'information de gestion trimestriels, 40(3), 663-686.
  8. ^ Memon, MA, Ramayah, T., Cheah, J.-H., Ting, H., Chuah, F. et Cham, TH (2021). Programmes statistiques PLS-SEM : une revue. Journal de modélisation d'équations structurelles appliquées, 5 (1), i-xiii.
  9. ^ Kock, N. (2019). Modélisation d'équations structurelles basées sur les facteurs avec WarpPLS. Journal de marketing australasien, 27(1), 57-63.
  10. ^ Kock, N. (2019). Des composites aux facteurs : combler le fossé entre la modélisation PLS et la modélisation d'équations structurelles basée sur la covariance. Journal des systèmes d'information, 29(3), 674-706.
  11. ^ Kock, N. (2011). Utilisation de WarpPLS dans les études de collaboration électronique : effets médiateurs, variables de contrôle et de second ordre et choix d'algorithmes. Journal international de collaboration électronique, 7(3), 1-13.
  12. ^ "Analyse SEM avec WarpPLS" - via www.youtube.com.
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