“ SmartPLS是潜变量建模的里程碑，它将最先进的方法（例如，PLS-POS、IPMA、复杂的引导程序）与易于使用且直观的图形用户界面相结合。 ”
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SmartPLS的优势
强大的建模环境可让您在几分钟内创建路径模型。
项目经理帮助您跟踪所有分析和文件。
使用颜色、边框和字体自定义您的模型，以单独强调您的想法！
算法和有意义的默认值的内置解释让您轻松开始进入 PLS-SEM 的世界。
组织良好的 告可让您全面了解您的结果。
将您的结果永久保存为 HTML 告或 Excel 文件。
创建数据组以轻松运行多组分析。
创建交互术语并毫无问题地运行主持人分析。
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SmartPLS强大的功能
SmartPLS让您可以执行：
偏最小二乘 (PLS) 路径建模算法（包括一致 PLS）
基于 sumscores 的普通最小二乘回归
高级Bootstrapping选项
Blindfolding
重要性绩效矩阵分析 (IPMA)
多组分析 (MGA)
分层组件模型（二阶模型）
非线性关系（例如二次效应）
确认性四分体分析 (CTA)
有限混合 (FIMIX) 分割
面向预测的分割 (POS)
等等。。。。。
SmartPLS 是 PLS-SEM 分析的主力——适合初学者和专家
这是我们（不断增长的）所有可用计算方法的列表。相关创新算法也将在短时间内在 SmartPLS 中提供。
偏最小二乘 (PLS) 路径建模
基于 sumscores 的普通最小二乘 (OLS) 回归
一致的 PLS (PLSc)
加权 PLS (WPLS)、加权 OLS (WOLS) 和加权一致 PLS (WPLSc)
Bootstrapping和使用高级Bootstrapping选项
Blindfolding
重要性-性能图分析 (IPMA)
PLS 多组分析 (MGA)：分析特定组 PLS 路径模型估计的差异和显著性
高阶模型
中介：间接影响的估计及其基于引导的显著性检验
调节：交互效应的估计及其基于引导的显著性检验
非线性关系：二次效应的估计及其基于引导的显著性检验
确认四分体分析 (CTA)：一种统计技术，允许对测量模型设置进行实证测试
有限混合 (FIMIX) 分割：一种潜在类方法，可以识别和处理路径模型中未观察到的异质性
面向预测的分割 (POS)：一种识别数据组的方法
PLS 预测：一种确定 PLS 路径模型预测质量的技术
面向预测的模型选择
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SmartPLS版本区别
注：学生版免费
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