SmartPLS (häufig fälschlicherweise auch „Smart Pls“ geschrieben) ist eine Software speziell zur Analyse von Strukturgleichungsmodellen auf Basis der Partial Least Square (PLS)-Methode. Die Methodik dahinter ist sehr komplex und vielschichtig, auch wenn SmartPLS selbst durch Drag-and-drop einfach zu bedienen ist und keine Programmierung erfordert. Zwar gibt es umfangreiche Literatur sowie Tutorials zur Durchführung einer SmartPLS Auswertung, spezifische individuelle Unterstützung von Anfang an garantieren wir mit unserem Smart PLS Coaching.
Erfahrung, Fachkompetenz und Qualität
für Ihre SmartPLS Auswertung.
Wir unterstützen Sie gerne individuell und bedarfsgerecht bei Ihrer SmartPLS Auswertung oder in einem SmartPLS Coaching. Unser Expertenteam von über 80 Statistikern ist versiert im Umgang mit SmartPLS und blickt auf jahrelange Erfahrung zurück. Als Full-Service Statistik Anbieter bieten wir Ihnen:
Anders als Statistik Programme wie R, SPSS, Stata oder SAS, die eine grosse Bandbreite statistischer Verfahren ermöglichen, ist SmartPLS eine spezialisierte Software zur Berechnung und Durchführung von Strukturgleichungsmodellen. Neben der reinen Pfadanalyse können zudem Analysen durchgeführt werden, die in engem Zusammenhang mit Strukturgleichungsmodellen stehen, wie die konfirmatorische Faktorenanalyse (CFA) oder die Reliabilitätsanalyse. Dabei wird der PLS Ansatz verfolgt.
Die Partial Least Square (PLS)-Methode ist ein Schätzverfahren, das für die Kausalanalyse, z. B. in Pfadanalysen, eingesetzt wird. Hierbei werden nicht nur Abhängigkeiten zwischen beobachtbaren Variablen untersucht, sondern auch zwischen latenten, nicht beobachtbaren Variablen. Die latenten Variablen, also Faktoren, werden anhand von messbaren Indikatoren untersucht. Zwischen den Indikatoren und den latenten Variablen sowie innerhalb der latenten Variablen vermutet man kausale Zusammenhänge. Die Beziehungen zwischen den latenten Variablen bezeichnet man als Strukturmodell, die Beziehungen zwischen den latenten Variablen und den Indikatoren dagegen als Messmodell.
Man entwirft ein Modell, das alle diese Variablen und vermuteten Korrelationen enthält. Diese lassen sich grafisch als Pfaddiagramm und mathematisch als Satz von Strukturgleichungen (Pfadmodell) darstellen. Zur Prüfung des Modells erhebt man mit empirischen Methoden Daten.
Die PLS-Methode verbindet flexible Modellannahmen mit einem klaren Fokus auf Prognose und Kausalstrukturen.
Das Ziel der SmartPLS Auswertung ist es, die Korrelationen zwischen den Variablen bzw. die Parameter des Kausalmodells so zu errechnen, dass das kleinste Quadrat der Abweichung zwischen den tatsächlichen Daten und dem parametrisiertem Modell möglichst gering sind. So werden nicht nur die Daten durch das Modell reproduziert, sondern auch Prognosen von Variablen möglich.
Die PLS-Schätzung ist im Vergleich zu anderen Verfahren an keine Verteilungsannahmen der Variablen gebunden. Darum kann diese Methode auch dort eingesetzt werden, wo kovarianzbasierte Strukturgleichungsmodelle nicht angewendet werden können oder wo die Stichprobe klein ist. Dabei kann das Skalenniveau der Indikatoren sowohl nominal, ordinal als auch metrisch sein, eine multivariate Normalverteilung der Indikatoren muss also nicht vorliegen.
Aufgrund der varianzanalytischen Natur der PLS-Methode, die SmartPLS verwendet, sind globale Fit-Indizes zur Beurteilung der Modellgüte, wie bspw. bei AMOS Statistik, nicht berechenbar, so dass für die PLS-Schätzung andere Gütemasse verwendet werden, die mit denen einer linearen Regression vergleichbar sind.
Nicht die genaue Parameterschätzung steht bei der PLS-Methode im Vordergrund, sondern die Prognose. Die Methode wird deshalb auch als „soft modelling“ bezeichnet und eignet sich besonders zur Exploration von Kausalstrukturen mit grossen Variablenzahlen.
Senior Statistikerin
Gerne unterstützen wir Sie bei Ihrer SmartPLS Auswertung oder einem individuellen SmartPLS Coaching. Unsere erfahrenen Statistiker begleiten Sie von der Prüfung Ihres Modells über die statistische Analyse bis zur verständlichen Interpretation der Ergebnisse. Profitieren Sie von methodischer Erfahrung mit Strukturgleichungsmodellen, der PLS-Methode und komplexen Kausalmodellen.
Bewertungen und Referenzprojekte zeigen, wie Kunden die Zusammenarbeit bei ihrer SmartPLS Auswertung oder ihrem SmartPLS Coaching bei NOVUSTAT erleben. Seit mehr als zehn Jahren fachlich fundiert und in der Praxis bewährt.
CEO & Founder
NOVUSTAT GmbH
Im Vergleich zu allgemeineren und quasi alles könnenden Statistik-Werkzeugen wie R, SPSS und RapidMiner ist SmartPLS ein eher spezialisiertes Werkzeug zur Analyse von Strukturgleichungsmodellen, ähnlich wie AMOS. Der Hauptunterschied zwischen beiden Werkzeugen besteht darin, dass SmartPLS die PLS-Methode verwendet, die keine Verteilungsannahmen über die Variablen macht. Darum ist SmartPLS auch dort einsetzbar, wo die Voraussetzungen für AMOS nicht gegeben sind, z.B. weil die Datenmenge zu gering ist.
SmartPLS ist auf die Analyse von Strukturgleichungsmodellen mit der PLS-Methode spezialisiert, doch die Software kann noch mehr.
Ein wichtiges Element von SmartPLS ist seine grafische Benutzeroberfläche, auf der die Variablen als Kästchen beziehungsweise Ellipsen und die Korrelationen als Pfeile zwischen den Variablen dargestellt werden.
Korrelationsfaktoren werden als Zahlen an den Pfeilen angezeigt. Diese Korrelationsfaktoren können auch in Tabellenform in eine Microsoft Excel Tabelle kopiert werden.
Wenn Sie sich im Umgang mit SmartPLS nur unzureichend auskennen, können unsere Statistik-Experten Sie in vielfältiger Weise unterstützen. Nicht nur die Bedienung der grafischen Benutzeroberfläche, auch das Zusammenspiel der verschiedenen Analysefunktionen kann am Anfang der Beschäftigung mit SmartPLS überfordern sein. Aus diesem Grund ist es sinnvoll, bei der ersten Datenauswertung mit SmartPLS einen erfahrenen Experten zur Seite zu haben.
Hierfür bieten wir Unterstützung in Form eines SmartPLS Coachings an.
Doch auch wenn Sie sich grundsätzlich mit der Modellierung und Strukturgleichungsmodellen auskennen, übernehmen unsere Experten die Analysen vollumfänglich. Wir besprechen mit Ihnen vor der Analyse in einem Initialgespräch detailliert Zielsetzung sowie Hypothesen und liefern Ihnen die Ergebnisse vollumfänglich zum vereinbarten Zeitpunkt.
Erfahrung mit PLS, Pfadmodellen und Strukturgleichungsmodellen.
Prüfung von Daten, Hypothesen, Mess- und Strukturmodell.
Von der Modellerstellung bis zur Ergebnisinterpretation.
Fester Ansprechpartner für Coaching, Auswertung und Nachbesprechung.
NOVUSTAT begleitet Sie von der Anfrage bis zum Projektstart mit klaren Abläufen. Nach Prüfung von Fragestellung und Datenlage erhalten Sie ein transparentes Angebot und den passenden Experten für Ihre SmartPLS Auswertung.
Schildern Sie kurz Ihr Projekt, Ihre Fragestellung und die gewünschte Unterstützung. Gerne können Sie bereits einen Datenausschnitt mitsenden.
Anschliessend erstellen wir Ihnen ein transparentes und unverbindliches Angebot für die gewünschte SmartPLS-Unterstützung.
Nach Annahme erhalten Sie die Rechnung. Gleichzeitig stellen wir Ihnen den passenden Statistiker für Ihre Problemstellung zur Seite.
Nach kurzer Einarbeitung vereinbart der Statistiker das Initialgespräch mit Ihnen. Anschliessend startet die Auftragsbearbeitung.
NOVUSTAT unterstützt Sie persönlich, fachlich fundiert und zuverlässig bei Ihrer SmartPLS Auswertung. Ihrem Projekt wird ein passender Statistikexperte zugeordnet, der Ihre Fragestellung, Datenlage und Modellstruktur sorgfältig prüft.
Sie erhalten eine individuelle SmartPLS Beratung und genau die Unterstützung, die Sie für Auswertung, Coaching oder Interpretation tatsächlich benötigen.
