Раскрытие потенциала: интегрированный подход с использованием PLS-SEM, NCA и fsQCA для обоснованного принятия решений

В настоящем исследовании демонстрируется ценность интеграции различных аналитических перспектив для выявления значимых факторов и характеристики их важности. Конкретно мы объединяем три аналитических метода — метод структурного моделирования с частичными наименьшими квадратами (PLS-SEM), анализ необходимых условий (NCA) и качественный компаративный анализ булевых множеств (fsQCA) — чтобы создать расширенный аналитический процесс, обеспечивающий обоснованное принятие решений. PLS-SEM выявляет значимые корреляции между переменными-предикторами и результатами, NCA обнаруживает критические узкие места, необходимые для достижения конкретного результата, а fsQCA идентифицирует конфигурации условий, достаточные для получения данного результата. Применяя этот расширенный аналитический процесс к субъективно сообщаемым данным о качестве обслуживания и воспринимаемой доступности, собранным в пяти северных (Нордических) городах, мы получаем новые сведения о привлечении пожилого населения к пользованию общественным транспортом. Исследование способствует более глубокому пониманию нюансов в данных, что имеет ценность для науки и практики.