【線性回歸分析、結構方程模型和偏最小平方法之比較】 本篇目的在比較一般傳統迴歸分析(Linear Regression Analysis)、結構方程模型(structural equation modeling, SEM)以及偏最小平方法(partial least squares, PLS)適用的使用時機。 以上資訊提供給大家參考,在進行分析時作為參考。 參考文獻 邱皓政(2011)。當PLS遇上SEM:議題與對話。αβγ量化研究學刊,3(1),20-53。 Dai Paul2020-03-29T15:51:55+08:002 4 月, 2020|Categories: 最新消息, 結構方程模式(SEM)|Tags: partial least squares, PLS, SEM, 偏最小平方法, 結構方程模型, 統計諮詢, 線性迴歸, 迴歸分析| 相關文章: 【卡方獨立性檢定(The Chi-Squared Test of Independence)- R語言操作】 6 1 月, 2023 | 0 條評論 【重複測量卡方檢定(相依) – McNemar檢定 (McNemar’s test)- R語言操作】 22 12 月, 2022 | 0 條評論 【卡方檢定的補充-勝算比(Odds Ratio, OR)- R語言操作】 24 11 月, 2022 | 0 條評論 【卡方檢定的補充-費雪爾正確概率檢定(Fisher’s exact test)- R語言操作】 13 11 月, 2022 | 0 條評論