Joseph F.jun，海尔。;G.托马斯·霍尔特。;克里斯蒂安·林格尔（Christian M.Ringle）。;马尔科·萨斯特特 偏最小二乘结构方程建模入门（PLS-SEM）。第二版。 （英语） Zbl 1416.62010年 加利福尼亚州洛杉矶：Sage Publications（ISBN 978-1-4833-7744-5/pbk）。第xx页，第363页。(2017). 偏最小二乘结构方程建模（PLS-SEM）是一种强大的第二代统计方法，主要用于社会科学。与第一代技术（如聚类分析、回归模型、因子分析等）不同，PLS-SEM使研究人员能够纳入由指标变量间接测量的不可观测变量。本书提供了如何使用PLS-SEM的简明说明，并包含许多实际示例和讨论。主要关注的是指定测量模型、数据收集和检查、评估PLS-SEM结果。数学和统计分析是由SmartPLS实现的，SmartPLS是PLS-SEM的主要软件。因此，本书并不假定读者接受了高级数学和统计培训。它由八章组成。第1章是介绍性的，包含应用多元数据分析的基本考虑因素和PLS-SEM的基本概念。它还解释了PLS-SEM和基于协方差的结构方程建模（CB-SEM）之间的差异，并提供了使用它们的建议。在第2章和第3章中，详细说明了测量模型以及数据收集和检查。解释了反思性测量和形成性测量以及多项目测量和单项目测量之间的差异。讨论了必要的数据收集和检查。描述了PLS-SEM算法及其统计特性。第4章使用SmartPLS对PLS路径模型进行了检查。在第5a、5b和6章中，考虑了使用SmartPLS评估PLS-SEM结果。第7章致力于先进的PLS-SEM分析。第8章讨论了结果的解释。审核人：Alex V.Kolnogorov（诺夫哥罗德） 引用于14文件 MSC公司： 62-01 与统计有关的介绍性说明（教科书、辅导论文等） 62小时99 多元分析 62第25页 统计学在社会科学中的应用 62H25个 因子分析和主成分；对应分析 62J05型 线性回归；混合模型 关键词：偏最小二乘法;结构方程建模;测量模型;调解;缓和;反思性措施;形成性措施;潜在变量;PLS-SEM公司;CB-SEM公司;智能PLS 引文：Zbl 1291.62010年 软件：智能PLS PDF格式BibTeX公司 XML格式引用 \textit{J.F.Hair jun.}等人，偏最小二乘结构方程建模（PLS-SEM）入门。第二版。加利福尼亚州洛杉矶：Sage Publications（2017；Zbl 1416.62010）