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Riferimenti

Fondamenti scientifici

Ogni metrica, ogni soglia e ogni metodo in OpenPLS è riconducibile a una specifica pubblicazione. Ecco i più importanti.

Manuali e introduzioni

Opere di riferimento per la metodologia e l'applicazione del 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
    Lo standard de-facto per la pratica del PLS-SEM. Fonte delle soglie riportate da 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
    Argomenti avanzati: PLSpredict, segmentazione FIMIX, moderazione, IPMA, la roadmap per l'engine di OpenPLS.
  3. 2021
    Henseler, J.
    Composite-Based Structural Equation Modeling: Analyzing Latent and Emergent Variables
    Guilford Press, New York
    Base metodologica per i costrutti formativi (Mode B) e il SEM basato su compositi.

Fondamenti algoritmici

Le pubblicazioni originali dietro l'algoritmo PLS e le sue varianti.

  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
    La formulazione originale di Herman Wold dell'algoritmo PLS path.
  2. 1989
    Lohmöller, J.-B.
    Latent Variable Path Modeling with Partial Least Squares
    Physica-Verlag, Heidelberg
    Trattazione formale completa. Fonte per gli schemi di inner weighting PCA e centroid.
  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 metodologico che copre l'intera famiglia PLS.

Criteri di qualità e valutazione del modello

Soglie e criteri di validità che OpenPLS riporta automaticamente.

  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
    Introduzione del rapporto heterotrait-monotrait (HTMT). Le soglie 0.85 / 0.90 nei report di OpenPLS provengono da questo paper.
  2. 2005
    Tenenhaus, M., Vinzi, V. E., Chatelin, Y.-M., & Lauro, C.
    PLS path modeling
    Computational Statistics & Data Analysis, 48(1), 159–205
    Definizione dell'indice Goodness-of-Fit (GoF) per PLS-SEM, che OpenPLS riporta per ogni modello.
  3. 2013
    Henseler, J., & Sarstedt, M.
    Goodness-of-fit indices for partial least squares path modeling
    Computational Statistics, 28(2), 565–580
    Discussione critica del GoF e contributo a indici di fit alternativi (SRMR, d_ULS).
  4. 2015
    Dijkstra, T. K., & Henseler, J.
    Consistent partial least squares path modeling
    MIS Quarterly, 39(2), 297–316
    Base per DG-ρ (rho_A) come stima di affidabilità consistente.
  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
    Raccomandazioni di reporting, definisce la struttura dei report PDF di OpenPLS.

Estensioni e tecniche specializzate

Bootstrap, analisi multi-gruppo, modelli formativi, valutazione predittiva.

  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
    Soglie e raccomandazioni per le iterazioni Bootstrap. Il default di OpenPLS di 5.000 corrisponde a questo 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
    Base per l'analisi multi-gruppo (MGA) in 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, nella roadmap dell'engine di 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
    Guida alla costruzione di costrutti formativi (Mode B).

Modelli applicativi classici

Modelli disponibili come casi di esempio in 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 di esempio in 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, template di caso di esempio per la ricerca sull'accettazione.
  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
    Modello ACSI, integrato come esempio per i modelli PLS di customer satisfaction.

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