انجام تحلیل آماری داده ها به روش PLS
روش تحلیلی PLS پی ال اس ویا حداقل مجذورات جزئی(Partial Least Squares) روش نسبتاً جدیدی از ساخت معادلات رگرسیون است .این روش برای رگرسیون تک متغیری و چند متغیری استفاده می شود. بنابر این ممکن است چندین متغیر وابسته داشته باشد (متغیرهای وابسته متعددی داشته باشد). برای ایجاد ارتباط بین متغیرهای وابسته و متغیرهای مستقل، PLS متغیرهای تبیینی (مستقل) جدیدی ایجاد می کند. برخلاف مدل یابی معادلات ساختاری مبتنی بر کوواریانس، کمترین مجذورات جزئی (PLS) بر بیشترین واریانس تبیین شده متغیرهای وابسته بوسیله متغیرهای مستقل به جای باز تولید ماتریس کوواریانس تجربی تمرکز دارد. مشابه با هر مدل یابی معادلات ساختاری، مدل کمترین مجذورات جزئی از یک بخش ساختاری که ارتباط بین متغیرهای مکنون را نشان می دهد و یک مؤلفه اندازه گیری که نحوه ارتباط متغیرهای مکنون و نشانگرهای آنها را منعکس می کند تشکیل شده است. متخصصان دپارتمان آماری پارس تز ایرانیان با تسلط کامل به نرم افزارهایی مانند پی ال اس گراف(PLS Graphing)، اسمارت پی ال اس(Smart PLS)، رپ پی ال اس(Warp PLS)ویژوال پی ال اس(Visual PLS)، به شما اطمینان می دهند که توانایی تحلیل های با کیفیت و انجام اصلاحات لازم را تا جلب رضایت کامل شما دارا می باشند. علاوه براین، متخصصان دپارتمان آماری پارس تز ایرانیان با برگزاری جلسه آموزشی حضوری امکان تسلط و احاطه شما به تحلیل های انجام شده را بالا خواهند برد.
تحلیل داده های آماری با PLS

PLS دارای چه ویژگیهایی می باشد؟

• PLS نمره های متغیرهای مکنون یعنی سازه ها را که از طریق یک یا چندین نشانگر (متغیرهای آشکار) اندازه گیری می شوند برآورد می کند.
• PLS هنگامی که حجم نمونه کوچک باشد قابل کاربرد است. بنابر این در موقعیتهایی که نمی توان از روشهای دیگر استفاده کرد قابل کاربرد است.
• PLS توان برآورد مدلهای پیچیده با متغیرهای مکنون و آشکار زیادی را دارد.
• PLS فرضهای سختگیرانه کمتری درباره توزیع متغیرها و خطا را دارد.
• PLS به نرمال بودن داده ها حساس نیست.

مدل های اندازه گیری تشکیل دهنده (مدل B) و انعکاسی (مدل A) و مدل های ترکیبی (مدل C)
مدل اندازه گیری انعکاسی یا مدل A ریشه در نظریه آزمون کلاسیک و روان سنجی دارد. در این مدل هر نشانگر معرف یک اندازه گیری توام با خطااز متغیر مکنون است. جهت علیت از سازه به نشانگرهاست؛ یعنی فرض می شود اندازه گیری های مشاهده شده، تغییر در متغیر مکنون را منعکس می کنند. به عبارت دیگر با تغییر در سازه مورد نظر، تغییرات در همه نشانگرها بارز می¬شود. ویژگی های مدل انعکاسی عبارتند از:
• نشانگرهای انعکاسی وابسته به متغیر مکنون هستند.
• این نشانگرها باید همبستگی مثبت بالایی با یکدیگر داشته باشند.
روش B به مدل¬هایی که تنها شامل نشانگرهای تشکیل¬دهنده می¬شود اشاره دارد. در مقابل نشانگرهای انعکاسی، در نشانگرهای تشکیل¬دهنده این ویژگی که نشانگرها با هم مرتبط هستند و پدیده زیربنایی یکسانی را اندازه¬گیری می¬کنند وجود ندارد. در عوض نشانگرهای تشکیل¬دهنده به عنوان متغیرهای علی در نظر گرفته شده¬اند که بر شکل¬گیری متغیر مکنون تاثیر دارند. ویژگی¬های سازه تشکیل¬دهنده عبارت¬اند از:
• علت یا ایجاد کننده متغیرهای مکنون
• نشانگرهای سازه تشکیل دهنده ممکن با یکدیگر دارای رابطه مثبت، منفی و یا هیچ رابطه ای نداشته باشند.
علاوه بر مدل های اندازه گیری فوق، می توانیم یک طرح مسیر که هر دو نشانگرهای تشکیل دهنده و انعکاسی در آن استفاده می¬شود، داشته باشیم که به عنوان روش C نامگذاری شده است، چنین مدل¬هایی به عنوان انعکاس مقایسه بین افزایش پیش بینی متغیرهای مشاهده¬شده (روش A) و نمره های مؤلفه متغیر مکنون (روش (B در نظر گرفته شده¬اند. البته این امر ممکن است ناشی از درک نظری یا واقعی نشانگرها مانند رابطه آنها با سازه ها باشد. اما در شرایطی که دانش نظری پایین است و محقق تمایل به دنبال کردن روش C دارد، والد (۱۹۸۲) نشانگرهای مدل¬یابی برای تمام متغیرهای برون زا (مستقل) را به روش B و برای تمام متغیرهای درون¬زا (وابسته) به روش A پیشنهاد می¬کند.
حجم نمونه در روش حداقل مربعات جزیی PLS
حجم نمونه در مدل یابی مسیر PLS می تواند تا اندازه قابل ملاحظه¬ای کوچک باشد. برای نمونه متغیرها نسبت به مشاهده ها بیشتر بوده و ممکن است مقداری از داده¬ها بطور تصادفی بدست نیامده باشد. به دلیل این ویژگی¬هاست که محققان، هنگامی که حجم نمونه نسبتاً پایین است از مدل¬سازی مسیر PLS به جای لیزرل استفاده می¬کنند. انتخاب حجم نمونه مناسب بیشتر به اندازه روابط یا سطح توان دلخواه وابسته است. پژوهشگر قبل از تصمیم¬گیری برای انتخاب یک نمونه مناسب باید ویژگی¬های توزیعی داده ها، داده های حاصل نشده بالقوه، ویژگی¬های سنجش متغیرهای مورد بررسی و مقدار روابط را مورد توجه قرار دهد، یا اطمینان یابد که واقعاً حجم نمونه کافی برای مطالعه پدیده مورد علاقه در دسترس است. با وجود اینکه PLS برای نمونه¬های خیلی کوچک و یا موقعی¬که موارد نسبت به متغیرهای نشانگر کمتر باشد قابل استفاده است، اما تکیه بر نمونه های کوچک می تواند نتایج ضعیفی فراهم کند. نمونه¬های بزرگتر، برآوردهای PLS را قابل اطمینان تر می سازد. بنابراین میانگین میزان خطای مطلق در PLS با افزایش حجم نمونه کاهش می یابد. حجم نمونه کوچک برای ضرایب مسیر کوچک کافی نیست، در این صورت حجم نمونه برابر با مدل یابی معادلات ساختاری مورد نیاز است. در واقع برخی از متخصصین توصیه می کنند استفاده کنندگان PLS از راه برد “قاعده ۱۰″ مشابه با مدل یابی مبتنی بر کوواریانس استفاده کنند. یعنی تعداد ۱۰ مورد برای هر متغیر اندازه گیری شده نیازمند است.
آزمون مدل های اندازه گیری انعکاسی و تشکیل دهنده
معیارهای ارزیابی مدل های اندازه گیری انعکاسی و تشکیل دهنده  در ادامه ارائه شده است.
ارزشیابی مدل اندازه گیری انعکاسی:
معیار توصیف
اعتبار مرکب اعتبار: سنجش همسانی درونی است و نباید کمتر از ۰٫۶ باشد.
اعتبار نشانگر: بارهای بیرونی استاندارد شده مطلق باید بیشتر از ۰٫۷ باشد.
میانگین واریانس استخراج شده :میانگین واریانس استخراج شده باید بیشتر از ۰٫۵ باشد.
معیار فرنل و لارکر: به منظور اطمینان در روایی تشخیصی، جذر میانگین واریانس استخراج شده هر یک از متغیرهای مکنون باید بیشتر از همبستگی اش با متغیرهای دیگر باشدیعنی آن متغیر مکنون نسبت به دیگر متغیرهای مکنون سهم واریانس بیشتری با بلوک نشانگرهای خود دارد.
وارسی بارها: پیشنهاد دیگر برای بررسی روایی تشخیصی وارسی بارها است. اگر نشانگری نسبت به متغیر مکنون مربوط به خود همبستگی بالاتری با متغیر مکنون دیگر دارد ، تناسب مدل باید مورد تجدید نظر قرار گیرد.
شاخص اشتراک مقادیر مثبت: این شاخص برای هر بلوک متغیر مکنون،‌ نشانگر کیفیت مناسب مدل اندازه گیری آن متغیر مکنون است.
ارزیابی مدل اندازه گیری تشکیل دهنده:
معیار توصیف
اعتبار نومولوژیکالی :رابطه بین نشانگرهای تشکیل¬دهنده و سازه مربوط به خود در مدل مسیر، که از طریق تحقیقات قبلی معلوم است، باید قوی و معنادار باشد.
اعتبار بیرونی: نشانگر تشکیل¬دهنده باید بخش بزرگی از واریانس اندازه¬گیری انعکاسی جایگزین سازه مرکزی را تبیین کند.
معناداری وزن ها : وزن¬های برآورد شده از مدل¬های اندازه¬گیری تشکیل¬دهنده باید معنادار باشد.
هم خطی چندگانه : متغیرهای آشکار در بلوک تشکیل¬دهنده به منظور بررسی هم¬خطی چندگانه باید آزمون شوند. عامل تورم واریانس برای چنین آزمونی استفاده می شود. به عنوان یک قاعده کلی، عامل تورم واریانس بیشتر از ۱۰ هم¬خطی چندگانه بحرانی را نشان می¬دهد. در هر حال، عامل تورم واریانس بیشتر از ۱ نشانگر هم¬خطی چندگانه می¬باشد.
برازش یا Fit مدل PLS
یکی از تفاوت های اساسی بین لیزرل و PLS نامناسب بودن شاخص های موجود برای برازش مدل¬های برآورد شده با استفاده از PLS است. اگر چه در الگوریتم های PLS موجود آماره های برازندگی، از قبیل شاخص برازندگی هنجار شده بنتلر و بونت را گزارش می کنند، اما آنها بر اساس این مفروضه بنا شده اند که پارامترهای مدل برآورد شده، برای کاهش تفاوت بین ماتریس های کوواریانس مشاهده شده و بازتولید شده می باشند. مفروضه ای که در PLS وجود ندارد. البته تنن هاوس و همکاران (۲۰۰۵) شاخص کلی برازش را برای بررسی برازش مدل معرفی نموده اند. ملاک کلی برازش (GOF) را می توان با محاسبه میانگین هندسی میانگین اشتراک و R^2 بدست آورد.
GOF=√avrage(Comunalitie)*R^2
به باور تنن هاوس و همکاران (۲۰۰۵) شاخص GOF در مدل PLS راه حلی عملی برای این مشکل بررسی برازش کلی مدل بوده و همانند شاخص های برازش در روش های مبتنی بر کوواریانس عمل می کند و از آن میتوان برای بررسی اعتبار یا کیفیت مدل PLS به صورت کلی استفاده کرد. این شاخص نیز همانند شاخص های برازش مدل لیزرل عمل می کند و بین صفر تا یک قرار دارد و مقادیر نزدیک به یک نشانگر کیفیت مناسب مدل هستند. البته باید توجه داشت این شاخص همانند شاخص های مبتنی بر خی دو در مدل های لیزرل به بررسی میزان برازش مدل نظری با داده های گردآوری شده نمی پردازد. بلکه توانایی پیش بینی کلی مدل را مورد بررسی قرار می دهد و اینکه آیا مدل آزمون شده در پیش بینی متغیرهای مکنون درون زا موفق بوده است یا نه.

گروه آماری ما چه خدماتی در زمینه تحلیل های پی ال اس PLS ارائه می دهد؟
• ارائه مشاوره های لازم جهت تدوین مدل مفهومی متناسب با ادبیات نظری
• تدوین فرضیه ها وسوالات لازم متناسب با مدل مفهومی پژوهش
• گردآوری دادهای مقالات و پایان نامه های ارشد و دکتری در صورت تمایل متقاضی
• وارد کردن داده های پرسشنامه ای برای تحلیل های پی ال اس
• انجام تحلیل های دقیق و با کیفیت با نرم افزار های اسمارت پی ال اس(Smart PLS)
• تحلیلهای روایی واگر و همگرا با نرم افزار های اسمارت پی ال اس(Smart PLS)
• تحلیل مدل های انعکاسی و تشکیل دهنده، پایایی ترکیبی با نرم افزار های اسمارت پی ال اس(Smart PLS)
• گزارش نویسی تحلیل های مربوط به فصل چهارم پایان نامه های کارشناسی ارشد و دکتری در کلیه رشته ها
• گزارش نویسی تحلیل های مقالات
• تحلیل مدلهای تحلیل عاملی تاییدی مرتبه اول و دوم(First Order and Second Order)، مدل های معادلات ساختاری با پی ال اس
• اصلاح کلیه ایرادات اساتید راهنما و مشاور تا مرحله تایید نهایی
• برگزاری دوره های آموزشی نرم افزار های اسمارت پی ال اس(Smart PLS)
خدمات گروه آماری برای چه رشته های ارائه می شود؟
تحلیل مدلها با اسمارت پی ال اس(Smart PLS)برای فصل چهارم پایان نامه ها و مقاله های رشته مدیریت فناوری اطلاعات
تحلیل مدلها با اسمارت پی ال اس(Smart PLS)برای فصل چهارم پایان نامه ها و مقاله های رشته مدیریت مالی و بیمه
تحلیل مدلها با اسمارت پی ال اس(Smart PLS)برای فصل چهارم پایان نامه ها و مقاله های رشته مدیریت صنعتی
تحلیل مدلها با اسمارت پی ال اس(Smart PLS)برای فصل چهارم پایان نامه ها و مقاله های رشته مدیریت کارآفرینی
تحلیل مدلها با اسمارت پی ال اس(Smart PLS)برای فصل چهارم پایان نامه ها و مقاله های رشته MBA
تحلیل مدلها با اسمارت پی ال اس(Smart PLS)برای فصل چهارم پایان نامه ها و مقاله های رشته اقتصاد
تحلیل مدلها با اسمارت پی ال اس(Smart PLS)برای فصل چهارم پایان نامه ها و مقاله های رشته حسابداری
تحلیل مدلها با اسمارت پی ال اس(Smart PLS)برای فصل چهارم پایان نامه ها و مقاله های رشته مدیریت بازرگانی
تحلیل مدلها با اسمارت پی ال اس(Smart PLS)برای فصل چهارم پایان نامه ها و مقاله های رشته مدیریت دولتی
تحلیل مدلها با اسمارت پی ال اس(Smart PLS)برای فصل چهارم پایان نامه ها و مقاله های رشته مدیرت منابع انسانی
تحلیل مدلها با اسمارت پی ال اس(Smart PLS)برای فصل چهارم پایان نامه ها و مقاله های رشته مدیریت رسانه
تحلیل مدلها با اسمارت پی ال اس(Smart PLS)برای فصل چهارم پایان نامه ها و مقاله های رشته گردشگری
تحلیل مدلها با اسمارت پی ال اس(Smart PLS)برای فصل چهارم پایان نامه ها و مقاله های رشته مدیریت آموزشی
تحلیل مدلها با اسمارت پی ال اس(Smart PLS)برای فصل چهارم پایان نامه ها و مقاله های رشته روانشناسی تربیتی
تحلیل مدلها با اسمارت پی ال اس(Smart PLS)برای فصل چهارم پایان نامه ها و مقاله های رشته روانشناسی بالینی
تحلیل مدلها با اسمارت پی ال اس(Smart PLS)برای فصل چهارم پایان نامه ها و مقاله های رشته مشاوره و راهنمایی
تحلیل مدلها با اسمارت پی ال اس(Smart PLS)برای فصل چهارم پایان نامه ها و مقاله های رشته علوم اجتماعی
تحلیل مدلها با اسمارت پی ال اس(Smart PLS)برای فصل چهارم پایان نامه ها و مقاله های رشته زیست شناسی
تحلیل مدلها با اسمارت پی ال اس(Smart PLS)برای فصل چهارم پایان نامه ها و مقاله های رشته مطالعات خانواده
تحلیل مدلها با اسمارت پی ال اس(Smart PLS)برای فصل چهارم پایان نامه ها و مقاله های رشته تربیت بدنی
تحلیل مدلها با اسمارت پی ال اس(Smart PLS)برای فصل چهارم پایان نامه ها و مقاله های رشته جغرافیا
تحلیل مدلها با اسمارت پی ال اس(Smart PLS)برای فصل چهارم پایان نامه ها و مقاله های رشته کشاورزی
تحلیل مدلها با اسمارت پی ال اس(Smart PLS) برای انجام پایان نامه پزشکی و پرستاری