SmartPLS (häufig fälschlicherweise auch „Smart Pls“ geschrieben) ist eine Software speziell zur Analyse von Strukturgleichungsmodellen auf Basis der Partial Least Square (PLS)-Methode. Eine SmartPLS Auswertung bereitet Anwendern häufig Schwierigkeiten in der Durchführung.

Wir unterstützen Sie gerne individuell und bedarfsgerecht bei Ihrer SmartPLS Auswertung. Unser Expertenteam von über 50 Statistikern ist versiert im Umgang mit SmartPLS und blickt auf jahrelange Erfahrung zurück.

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Was ist SmartPLS?

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, d.h. nicht beobachtbaren Variablen. Die latenten Variablen (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.

Das Ziel der SmartPLS Auswertung ist es nun, 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.

Sollten Sie Unterstützung bei einer SmartPLS Auswertung benötigen, helfen unsere Statistiker Ihnen gerne weiter. Nutzen Sie einfach unser Kontaktformular für eine kostenlose Beratung & ein unverbindliches Angebot – oder rufen Sie uns an.

Wann eignet sich eine SmartPLS Auswertung?

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.

Was kann SmartPLS?

SmartPLS ist auf die Analyse von Strukturgleichungsmodellen mit der PLS-Methode spezialisiert, doch die Software kann noch mehr.

  • Partial least squares (PLS)-Pfadmodellierung bzw. Pfadanalyse (Path Analysis), wobei Indikatoren als Rechtecke dargestellt werden und latente Variablen als Ellipsen
  • Faktorenanalyse und konfirmatorischen Faktorenanalyse
  • Regression nach der Methode der kleinsten Quadrate
  • Bootstrapping (d.h. Resampling und wiederholte Auswertung von Teilstichproben derselben Stichprobe)
  • Importance-performance matrix analysis (IPMA)
  • Multi-Group Analysis (MGA)
  • Hierarchical component models (second-order models)
  • Confirmatory Tetrad Analysis (CTA)
  • Finite Mixture (FIMIX) segmentation
  • Prediction-oriented segmentation (POS)
  • Berechnung von Reliabilität und Bestimmtheitsmaß
  • Auch Untersuchung nicht-linearer Abhängigkeiten, z.B. quadratischer Effekte

Ein wichtiges Element von SmartPLS ist seine grafische Benutzeroberfläche, auf der die Variablen als Kästchen bzw. 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.