3.0.CO;2-7" />
Yıllar içerisinde, bilimsel araştırma daha karmaşık hale gelmiş ve artık sadece iki değişken arasındaki ilişkiyi doğrulamayı değil, bir dizi ilişkiyi incelemeyi amaçlamaktadır. Bu nedenle de, istatistiksel yöntemler uyarlanmıştır. Bu araştırmanın amacı, bir dizi eşzamanlı karşılıklı ilişkiyi açıklamak için çeşitli istatistikleri birleştiren ve böylece araştırmacıların olayları açıklama yeteneğini geliştiren, çoklu regresyondan türetilen en gelişmiş çok değişkenli analiz tekniklerini sunmaktır; çoklu regresyona dayalı PLS (kısmi en küçük kare) ve LISREL'in yapısal eşitlik modelleme sistemi LISREL (Linear Structural Relationships) (AMOS, SPSS IBM'in versiyonudur) LISREL'dir. Bu makale iki yaklaşımı ve bunların avantaj ve dezavantajlarını sunmaktadır. PLS, keşif araştırması için daha uygun olurken, LISREL doğrulayıcı araştırma için daha iyi olacaktır. Okuyucu, bilimsel belgelerde belirtildiği gibi, iki yaklaşım arasındaki temel farkları, izlenen hedeflere, veri miktarına ve diğer faktörlere bağlı olarak avantaj ve dezavantajlarını bulacaktır. Bu yöntemleri destekleyen yazılımların her birinin de hızla geliştiğinin eklenmesi gerekir.
Over the years, scientific research has become more sophisticated and no longer aims to simply verify a relationship between two variables but rather aims to examine a range of relationships. This is why statistical methods have adapted. The objective of this research is to present state-of-the-art multivariate analysis techniques, derived from multiple regression, that combine various statistics to account for a set of simultaneous interrelationships, thereby improving the ability researchers to explain phenomena; it is PLS (partial least square), based on multiple regression and LISREL the structural equation modeling system LISREL (Linear Structural Relationships) (AMOS being the version of SPSS IBM) of LISREL. This article presents the two approaches and their advantages and disadvantages. PLS would be better suited for exploratory research while LISREL would be better for confirmatory research. The reader will find the main differences between the two approaches, their advantages and disadvantages depending on the objectives pursued, the amount of data and other factors, as mentioned in the scientific documentation. Let us add that each of the software incarnations of software supporting these methods evolves rapidly.
Au fil des ans, la recherche scientifique s’est sophistiquée et ne vise plus la simple vérification d’une relation entre deux variables mais vise plutôt l’examen d’un ensemble de relations entre plusieurs variables. C’est pourquoi les méthodes statistiques se sont également adaptées. L'objectif de cette recherche est de présenter des techniques d’analyse multivariée, dérivées de la régression multiple qui combinent de diverses statistiques pour rendre compte d’un ensemble d’interrelations simultanées, améliorant ainsi la capacité des chercheurs à expliquer des phénomènes; il s’agit de moindres carrés partiels- PLS (Partial Least Square), d’analyse des structures de moment- AMOS (Analysis of Moment Structures) et de système de modélisation d’équations structurelles- LISREL (Linear Structural Relationships). Ces deux derniers se basent sur l’analyse de Covariance. Cet article présente trois des principales approches ainsi que leurs avantages et inconvénients. PLS conviendrait mieux à la recherche exploratoire alors que LISREL et AMOS seraient plus préférables pour la recherche confirmatoire. Le lecteur trouvera les principales différences entre trois approches, leur avantages et aussi bien leurs inconvénients en fonction des objectifs poursuivis de la quantité de données et d’autres facteurs tels que mentionnés dans la documentation scientifique. Ajoutons que chacune des incarnations logicielles supportant ces méthodes évoluent rapidement.
Primary Language | French |
---|---|
Subjects | Business Administration |
Journal Section | Research Articles |
Authors | |
Publication Date | March 23, 2023 |
Submission Date | November 15, 2022 |
Published in Issue | Year 2023 Volume: 1 Issue: 1 |