加权 PLS (WPLS) 方法

WPLS 简介

加权 PLS 算法 (WPLS) 的 Becker, J.-M., & Ismail, I. R. (2016). Accounting for Sampling Weights in PLS Path Modeling: Simulations and Empirical Examples. European Management Journal, 34(6), 606-617 提出，是传统 PLS 路径建模方法的扩展。它将抽样权重纳入估计过程，以提高结果对于目标总体的代表性。通过考虑不等概率抽样和样本设计，WPLS 能够在基于调查的研究中获得更准确和可推广的结论。关 WPLS 的更多信息，请参阅 SmartPLS 网站上的说明资源。

WPLS 示例

WPLS 示例使用了 Cheah, J.-H., Roldán, J. L., Ciavolino, E., Ting, H., & Ramayah, T. (2021). Sampling Weight Adjustments in Partial Least Squares Structural Equation Modeling: Guidelines and Illustrations. Total Quality Management & Business Excellence, 32(13-14), 1594-1613 中展示的模型和数据。关 WPLS 方法的详细说明（包括模型、数据集和结果的详细信息），请参阅该文章。