OpenPLS
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Referencias

Fundamentos científicos

Cada métrica, cada umbral y cada método en OpenPLS pueden rastrearse hasta una publicación concreta. Aquí están las más importantes.

Manuales y primers

Obras estándar para la metodología y aplicación de PLS-SEM.

  1. 2022
    Hair, J. F., Hult, G. T. M., Ringle, C. M., & Sarstedt, M.
    A Primer on Partial Least Squares Structural Equation Modeling (PLS-SEM)
    3rd edition, Sage Publications, Thousand Oaks, CA
    El estándar de facto para la práctica de PLS-SEM. Fuente de los umbrales que reporta OpenPLS.
  2. 2024
    Hair, J. F., Sarstedt, M., Ringle, C. M., & Gudergan, S. P.
    Advanced Issues in Partial Least Squares Structural Equation Modeling
    2nd edition, Sage Publications
    Temas avanzados: PLSpredict, segmentación FIMIX, moderación, IPMA, el roadmap del motor de OpenPLS.
  3. 2021
    Henseler, J.
    Composite-Based Structural Equation Modeling: Analyzing Latent and Emergent Variables
    Guilford Press, New York
    Base metodológica para constructos formativos (Mode B) y SEM basado en compuestos.

Fundamentos algorítmicos

Las publicaciones originales detrás del algoritmo PLS y sus variantes.

  1. 1982
    Wold, H.
    Soft modeling: The basic design and some extensions
    In K. G. Jöreskog & H. Wold (Eds.), Systems under Indirect Observation, Part II (pp. 1–54). North-Holland
    Formulación original de Herman Wold del algoritmo PLS path.
  2. 1989
    Lohmöller, J.-B.
    Latent Variable Path Modeling with Partial Least Squares
    Physica-Verlag, Heidelberg
    Tratamiento formal completo. Fuente de los esquemas de ponderación interna PCA y centroide.
  3. 2010
    Esposito Vinzi, V., Chin, W. W., Henseler, J., & Wang, H. (Eds.)
    Handbook of Partial Least Squares: Concepts, Methods and Applications
    Springer, Berlin
    Compendio metodológico que cubre toda la familia PLS.

Criterios de calidad y evaluación de modelos

Umbrales y criterios de validez que OpenPLS reporta automáticamente.

  1. 2015
    Henseler, J., Ringle, C. M., & Sarstedt, M.
    A new criterion for assessing discriminant validity in variance-based structural equation modeling
    Journal of the Academy of Marketing Science, 43(1), 115–135
    Introducción del ratio heterotrait-monotrait (HTMT). Los umbrales 0,85 / 0,90 en los informes de OpenPLS provienen de este artículo.
  2. 2005
    Tenenhaus, M., Vinzi, V. E., Chatelin, Y.-M., & Lauro, C.
    PLS path modeling
    Computational Statistics & Data Analysis, 48(1), 159–205
    Definición del índice Goodness-of-Fit (GoF) para PLS-SEM, que OpenPLS reporta para cada modelo.
  3. 2013
    Henseler, J., & Sarstedt, M.
    Goodness-of-fit indices for partial least squares path modeling
    Computational Statistics, 28(2), 565–580
    Discusión crítica del GoF y aportación a índices de ajuste alternativos (SRMR, d_ULS).
  4. 2015
    Dijkstra, T. K., & Henseler, J.
    Consistent partial least squares path modeling
    MIS Quarterly, 39(2), 297–316
    Base para DG-ρ (rho_A) como estimador consistente de fiabilidad.
  5. 2019
    Hair, J. F., Risher, J. J., Sarstedt, M., & Ringle, C. M.
    When to use and how to report the results of PLS-SEM
    European Business Review, 31(1), 2–24
    Recomendaciones de reporte que definen la estructura de los informes PDF de OpenPLS.

Extensiones y técnicas especializadas

Bootstrap, análisis multigrupo, modelos formativos, evaluación predictiva.

  1. 2016
    Streukens, S., & Leroi-Werelds, S.
    Bootstrapping and PLS-SEM: A step-by-step guide to get more out of your bootstrap results
    European Management Journal, 34(6), 618–632
    Umbrales y recomendaciones para iteraciones de Bootstrap. El valor por defecto de 5.000 en OpenPLS sigue este estándar.
  2. 2016
    Henseler, J., Ringle, C. M., & Sarstedt, M.
    Testing measurement invariance of composites using partial least squares (MICOM)
    International Marketing Review, 33(3), 405–431
    Fundamento del análisis multigrupo (MGA) en OpenPLS.
  3. 2016
    Shmueli, G., Ray, S., Velasquez Estrada, J. M., & Chatla, S. B.
    The elephant in the room: Predictive performance of PLS models
    Journal of Business Research, 69(10), 4552–4564
    PLSpredict, en el roadmap del motor de OpenPLS.
  4. 2001
    Diamantopoulos, A., & Winklhofer, H. M.
    Index construction with formative indicators: An alternative to scale development
    Journal of Marketing Research, 38(2), 269–277
    Guía de construcción para constructos formativos (Mode B).

Modelos clásicos de aplicación

Modelos disponibles como casos de ejemplo en OpenPLS.

  1. 1989
    Davis, F. D.
    Perceived usefulness, perceived ease of use, and user acceptance of information technology
    MIS Quarterly, 13(3), 319–340
    Technology Acceptance Model (TAM), caso de ejemplo en OpenPLS.
  2. 2003
    Venkatesh, V., Morris, M. G., Davis, G. B., & Davis, F. D.
    User acceptance of information technology: Toward a unified view
    MIS Quarterly, 27(3), 425–478
    UTAUT, plantilla de caso de ejemplo para investigación sobre aceptación.
  3. 1996
    Fornell, C., Johnson, M. D., Anderson, E. W., Cha, J., & Bryant, B. E.
    The American Customer Satisfaction Index: Nature, purpose, and findings
    Journal of Marketing, 60(4), 7–18
    Modelo ACSI, integrado como ejemplo para modelos PLS de satisfacción del cliente.

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