Метод структурного моделирования с частными наименьшими квадратами (PLS-SEM)

Цель – Авторы стремятся представить метод частных наименьших квадратов (PLS) как развивающийся подход к структурному моделированию уравнений (SEM), выделить его преимущества и ограничения и дать обзор недавних исследований метода в различных областях. Дизайн/методология/подход – В этой обзорной статье авторы объединяют литературу из областей маркетинга, менеджмента и информационных систем управления, чтобы представить современное состояние исследований PLS-SEM. Кроме того, авторы проводят мета-анализ недавних обзорных исследований, чтобы выявить распространённые причины использования PLS-SEM. Выводы – В последние годы PLS-SEM получил широкое распространение в различных областях; наиболее заметными причинами его применения являются ненормальные данные, малые размеры выборок и использование формирующих (формативных) индикаторов. Недавние методические исследования расширили методологический инструментарий PLS-SEM для учёта более сложных структур моделей и обработки недостатков данных, таких как гетерогенность. Ограничения исследования/значение – Несмотря на то, что исследования метода PLS-SEM активизировались в последнее десятилетие, существует множество возможностей для дальнейших исследований таких тем, как медиаторный анализ или многогрупповой анализ, которые требуют дополнительного внимания. Оригинальность/ценность – Эта статья предоставляет вводное руководство по PLS-SEM для исследователей, ещё не знакомых с методом. Статья является первой, которая проводит мета-анализ причин использования PLS-SEM в областях маркетинга, менеджмента и информационных систем управления. Междисциплинарный обзор последних исследований по методу PLS-SEM также делает эту статью полезной для исследователей, заинтересованных в продвинутых концепциях.