SmartPLS cách chạy mô hình cấu trúc và đánh giá giả thiết thống kê

Описание к видео SmartPLS cách chạy mô hình cấu trúc và đánh giá giả thiết thống kê

Nhóm ThS Bách Khoa giới thiệu cách kiểm định mô hình cấu trúc.
PLS-SEM không có giả định dữ liệu phải có phân phối chuẩn. Mà không có phân phối chuẩn nghĩa là các kiểm định có tham số được sử dụng trong phân tích hồi quy không thể được áp dụng để kiểm tra hệ số hồi quy và hệ số đường dẫn có ý nghĩa thống kê hay không. Vì vậy, PLS-SEM dựa vào một quy trình bootstrap phi tham số (Hair và cộng sự, 2014) để kiểm tra mức ý nghĩa.
Bootstrapping là phương pháp lấy mẫu ngẫu nhiên có lặp lại mỗi khi một quan sát được lấy ngẫu nhiên từ tập hợp quan sát mẫu, nó được trả lại mẫu trước khi quan sát tiếp theo được lấy ra. Do đó, có thể một quan sát trong một mẫu bootstrap xuất hiện nhiều hơn một lần hoặc có thể không được xuất hiện lần nào. Mỗi mẫu bootstrap phải có cùng số lượng quan sát với mẫu ban đầu.
Liên hệ hỗ trợ SmartPLS zalo 0903396688, trang web kiến thức thực hành SmartPLS https://phantichspss.com/smartpls-pls...

Комментарии

Информация по комментариям в разработке