Ước lượng kích thước mẫu tối thiểu trong PLS‐SEM: Phương pháp căn bậc hai ngược và phương pháp gamma-exponential
Tóm tắt
Phân tích phương trình cấu trúc dựa trên phương pháp bình phương tối thiểu phần (PLS‐SEM) được sử dụng rộng rãi trong lĩnh vực hệ thống thông tin, cũng như trong nhiều lĩnh vực khác nơi mà các phương pháp thống kê đa biến được áp dụng. Một trong những vấn đề cơ bản nhất trong PLS‐SEM là ước lượng kích thước mẫu tối thiểu. Quy tắc '10 lần' đã trở thành lựa chọn phổ biến nhờ vào tính đơn giản khi áp dụng, mặc dù nó thường dẫn đến việc ước lượng không chính xác. Chúng tôi đề xuất hai phương pháp liên quan, dựa trên các phương trình toán học, như là những lựa chọn thay thế cho việc ước lượng kích thước mẫu tối thiểu trong PLS‐SEM: phương pháp căn bậc hai ngược, và phương pháp gamma-exponential. Dựa trên ba thí nghiệm Monte Carlo, chúng tôi chứng minh rằng cả hai phương pháp đều khá chính xác. Phương pháp căn bậc hai ngược đặc biệt thu hút nhờ vào tính đơn giản khi áp dụng. © 2016 John Wiley & Sons Ltd
Từ khóa
Tài liệu tham khảo
Aguirre‐Urreta M.I., 2013, Research note—partial least squares and models with formatively specified endogenous constructs: a cautionary note, Information Systems Research, 25, 761, 10.1287/isre.2013.0493
Chin W.W., 1998, Issues and opinion on structural equation modeling, MIS Quarterly, 22, vii
Cohen J., 1988, Statistical Power Analysis for the Behavioral Sciences
Diaconis P., 1983, Computer‐intensive methods in statistics, Scientific American, 249, 116, 10.1038/scientificamerican0583-116
Efron B., 2004, International Encyclopedia of the Social & Behavioral Sciences, 13216
Gerard P.D., 1998, Limits of retrospective power analysis, Journal of Wildlife Management, 62, 801, 10.2307/3802357
Grover V., 2006, A citation analysis of the evolution and state of information systems within a constellation of reference disciplines, Journal of the Association for Information Systems, 7, 270, 10.17705/1jais.00089
Gurland J., 1971, A simple approximation for unbiased estimation of the standard deviation, American Statistician, 25, 30, 10.1080/00031305.1971.10477279
Hair J.F., 2014, A Primer on Partial Least Squares Structural Equation Modeling
Kline R.B., 1998, Principles and Practice of Structural Equation Modeling
Kock N., 2014, Stable P Value Calculation Methods in PLS‐SEM
Kock N., 2014, Advanced mediating effects tests, multi‐group analyses, and measurement model assessments in PLS‐based SEM, International Journal of e‐Collaboration, 10, 1, 10.4018/ijec.2014010101
Mandal P., 2012, The impact of organisational strategy, culture, people and technology management on organisational practice and performance: an empirical analysis, International Journal of Information Systems and Change Management, 6, 160, 10.1504/IJISCM.2012.051158
Miller R.B., 1977, Intermediate Business Statistics: Analysis of Variance, Regression and Time Series
Rasoolimanesh S.M., 2016, Tourists' perceived value and satisfaction in a community‐based homestay in the Lenggong Valley World Heritage Site, Journal of Hospitality and Tourism Management, 26, 72, 10.1016/j.jhtm.2016.01.005
Raudenbush S.W., 2002, Hierarchical Linear Models: Applications and Data Analysis Methods
Robert C., 2013, Monte Carlo Statistical Methods
Snijders T., 1999, Multilevel Analysis: An Introduction to Basic and Advanced Multilevel Modeling
Weakliem D.L., 2016, Hypothesis Testing and Model Selection in the Social Sciences