OpenPLS
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Références

Fondements scientifiques

Chaque métrique, chaque seuil et chaque méthode d’OpenPLS peut être tracé jusqu’à une publication précise. Voici les plus importantes.

Manuels et ouvrages d’introduction

Ouvrages de référence pour la méthodologie et l’application du 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
    Le standard de facto pour la pratique du PLS-SEM. Source des seuils rapportés par 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
    Sujets avancés : PLSpredict, segmentation FIMIX, modération, IPMA, la roadmap du moteur OpenPLS.
  3. 2021
    Henseler, J.
    Composite-Based Structural Equation Modeling: Analyzing Latent and Emergent Variables
    Guilford Press, New York
    Base méthodologique pour les construits formatifs (Mode B) et le SEM basé sur des composites.

Fondements algorithmiques

Les publications originales derrière l’algorithme PLS et ses 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
    Formulation originale de l’algorithme de chemin PLS par Herman Wold.
  2. 1989
    Lohmöller, J.-B.
    Latent Variable Path Modeling with Partial Least Squares
    Physica-Verlag, Heidelberg
    Traitement formel complet. Source des schémas de pondération interne PCA et centroïde.
  3. 2010
    Esposito Vinzi, V., Chin, W. W., Henseler, J., & Wang, H. (Eds.)
    Handbook of Partial Least Squares: Concepts, Methods and Applications
    Springer, Berlin
    Compendium méthodologique couvrant l’ensemble de la famille PLS.

Critères de qualité et évaluation des modèles

Seuils et critères de validité qu’OpenPLS rapporte automatiquement.

  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
    Introduction du ratio hétérotrait-monotrait (HTMT). Les seuils de 0,85 / 0,90 dans les rapports OpenPLS proviennent de cet article.
  2. 2005
    Tenenhaus, M., Vinzi, V. E., Chatelin, Y.-M., & Lauro, C.
    PLS path modeling
    Computational Statistics & Data Analysis, 48(1), 159–205
    Définition de l’indice Goodness-of-Fit (GoF) pour le PLS-SEM, qu’OpenPLS rapporte pour chaque modèle.
  3. 2013
    Henseler, J., & Sarstedt, M.
    Goodness-of-fit indices for partial least squares path modeling
    Computational Statistics, 28(2), 565–580
    Discussion critique du GoF et contribution à des indices d’ajustement alternatifs (SRMR, d_ULS).
  4. 2015
    Dijkstra, T. K., & Henseler, J.
    Consistent partial least squares path modeling
    MIS Quarterly, 39(2), 297–316
    Base pour DG-ρ (rho_A) comme estimation cohérente de la fiabilité.
  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
    Recommandations de reporting, définit la structure des rapports PDF d’OpenPLS.

Extensions et techniques spécialisées

Bootstrap, analyse multi-groupes, modèles formatifs, évaluation prédictive.

  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
    Seuils et recommandations pour les itérations bootstrap. La valeur par défaut de 5 000 dans OpenPLS correspond à ce standard.
  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
    Fondement de l’analyse multi-groupes (MGA) dans 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, sur la roadmap du moteur 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
    Guide de construction pour les construits formatifs (Mode B).

Modèles d’application classiques

Modèles disponibles en tant que cas d’exemple dans 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), cas d’exemple dans 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, modèle d’exemple pour la recherche sur l’acceptation.
  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
    Modèle ACSI, intégré comme exemple de modèles PLS de satisfaction client.

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