SmartPLS
當前版本：4.1.1.5 | 最新更新
SmartPLS是一套用于偏最小二乘結構方程建模(partial least squares structural equation modeling (PLS-SEM))的軟件包。
SmartPLS讓您可以執行：
- 偏最小二乘 (PLS) 路徑建模算法（包括一致 PLS）
- 基于 sumscores 的普通最小二乘回歸
- 高級Bootstrapping選項
- Blindfolding
- 重要性績效矩陣分析 (IPMA)
- 多組分析 (MGA)
- 分層組件模型（二階模型）
- 非線性關系（例如二次效應）
- 確認性四分體分析 (CTA)
- 有限混合 (FIMIX) 分割
- 面向預測的分割 (POS)
- 等等.......
SmartPLS 是 PLS-SEM 分析的主力——適合初學者和專家
- 這是我們（不斷增長的）所有可用計算方法的列表。相關創新算法也將在短時間內在 SmartPLS 中提供。
- 偏最小二乘 (PLS) 路徑建模
- 基于 sumscores 的普通最小二乘 (OLS) 回歸
- 一致的 PLS (PLSc)
- 加權 PLS (WPLS)、加權 OLS (WOLS) 和加權一致 PLS (WPLSc)
- Bootstrapping和使用高級Bootstrapping選項
- Blindfolding
- 重要性-性能圖分析 (IPMA)
- PLS 多組分析 (MGA)：分析特定組 PLS 路徑模型估計的差異和顯著性
- 高階模型
- 中介：間接影響的估計及其基于引導的顯著性檢驗
- 調節：交互效應的估計及其基于引導的顯著性檢驗
- 非線性關系：二次效應的估計及其基于引導的顯著性檢驗
- 確認四分體分析 (CTA)：一種統計技術，允許對測量模型設置進行實證測試
- 有限混合 (FIMIX) 分割：一種潛在類方法，可以識別和處理路徑模型中未觀察到的異質性
- 面向預測的分割 (POS)：一種識別數據組的方法
PLS 預測：一種確定 PLS 路徑模型預測質量的技術
- 面向預測的模型選擇
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您可以在 SmartPLS 結果報告中找到評估結果和撰寫論文所需的所有信息。 他們組織良好，并提供了良好的方向。 您可以將所有結果導出到 Excel、HTML 或 R。
版本區別
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學生版 |
專業版 |
商業使用允許 |
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標準算法
PLS-SEM、Bootstrapping、回歸 |
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擴展算法
CB-SEM、CTA、IPMA、FIMIX 和 POS、MGA（排列和引導）、NCA、路徑分析和 PROCESS、PLSpredict |
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導入數據文件可能適用最大數據集。 |
CSV
最多100行 |
CSV,Excel,SPSS
不限大小 |
保存報告內部格式 |
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比較報告并排 |
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導出報告轉換為 Excel 或 HTML 網站 |
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從結果生成新的數據集對于高階模型尤其有用。 |
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定制型號更改顏色、邊框、字體、形狀、箭頭等。 |
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自定義和導出圖表改變顏色、點等。 |
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電子郵件支持響應時間通常通過電子郵件。如有必要，可通過 AnyDesk。 |
5天內 |
48小時內 |
席位許可可在一臺特定計算機上使用。 |
免費 |
建議零售價
（5800元/年） |
浮動許可證一次可在任意一臺計算機上使用。 |
不提供 |
建議零售價
（11600元/年） |
企業套餐包括 3 個席位許可證和 8 小時通過 Skype 的個人方法支持 |
不提供 |
建議零售價
（45000元/年） |
注：價格受匯率波動及外貿政策調整等因素影響，最終報價請以銷售確認為準。
聯系銷售
版本 4.1.1.5，發布于 2025-09-13
- 特征：用于CB-SEM 多組分析 （MGA）
- 特征：新算法CB-SEM 測量不變性評估
- 特征：新算法CB-SEM 模型比較
- 特征：用于CB-SEM MGA模型比較
- 特征：使用標量值轉換現有指標以創建新指標。
- 改進：從報告中排除大型矩陣的選項現在也適用于內部報告，解決了以前的保存問題。
- 改進：Bollen-Stine 引導現在在計算失敗時提供正確的錯誤消息。
- 改進：GSCA 報告現在對 AVE 值進行顏色編碼，0.5 及以上的值。了解更多...
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- 選擇SmartPLS工作區文件夾
- 創建新項目并導入數據集
- 創建PLS路徑模型
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