تحلیل داده های آماری

آزمون نیکویی برازش (Goodness of Fit Test یا GOF)در نرم افزار PLS

آزمون نیکویی برازش (Goodness of Fit Test یا GOF)در نرم افزار PLS

آزمون نیکویی برازش (Goodness of Fit Test یا GOF) در نرم‌افزار PLS (Partial Least Squares) به عنوان یک معیار برای ارزیابی کیفیت مدل ساختاری و اندازه‌گیری استفاده می‌شود. PLS یک روش مدل‌سازی معادلات ساختاری (SEM) است که برای تحلیل داده‌های پیچیده و پیش‌بینی روابط بین متغیرهای پنهان (Latent Variables) و متغیرهای مشاهده‌شده (Manifest Variables) به کار می‌رود. آزمون GOF در PLS به بررسی تطابق کلی مدل با داده‌ها می‌پردازد.


مفهوم آزمون GOF در PLS:

در PLS، آزمون GOF به عنوان یک شاخص ترکیبی برای ارزیابی کیفیت مدل در دو بخش اصلی استفاده می‌شود:

  1. مدل اندازه‌گیری (Measurement Model): بررسی ارتباط بین متغیرهای پنهان و متغیرهای مشاهده‌شده.
  2. مدل ساختاری (Structural Model): بررسی روابط بین متغیرهای پنهان.

GOF یک شاخص کلی است که کیفیت مدل را در هر دو بخش اندازه‌گیری و ساختاری ارزیابی می‌کند.


فرمول محاسبه GOF:

GOF به صورت میانگین هندسی دو شاخص میانگین واریانس استخراج‌شده (AVE) و ضریب تعیین (R²) محاسبه می‌شود:𝐺𝑂𝐹=میانگین AVE×میانگین R²GOF=میانگین AVE×میانگین R²​

  • میانگین AVE: نشان‌دهنده قدرت مدل اندازه‌گیری است.
  • میانگین R²: نشان‌دهنده قدرت مدل ساختاری است.

مراحل انجام آزمون GOF در PLS:

  1. بررسی مدل اندازه‌گیری:
    • اطمینان حاصل کنید که بارهای عاملی (Factor Loadings) و شاخص AVE برای هر سازه (Latent Variable) در سطح قابل قبولی قرار دارند.
    • معمولاً AVE باید بیشتر از ۰٫۵ باشد.
  2. بررسی مدل ساختاری:
    • ضریب تعیین (R²) برای متغیرهای وابسته را بررسی کنید. R² نشان‌دهنده قدرت توضیح‌دهندگی مدل است.
    • معمولاً R² باید بیشتر از ۰٫۱ باشد.
  3. محاسبه GOF:
    • میانگین AVE و میانگین R² را محاسبه کنید.
    • GOF را با استفاده از فرمول بالا محاسبه کنید.
  4. تفسیر GOF:
    • مقدار GOF بین ۰ تا ۱ است.
    • مقادیر بالاتر از ۰٫۳۶ به عنوان سطح قابل قبول در نظر گرفته می‌شوند:
      • GOF ≥ ۰٫۱: ضعیف.
      • GOF ≥ ۰٫۲۵: متوسط.
      • GOF ≥ ۰٫۳۶: قوی.

نحوه اجرای آزمون GOF در نرم‌افزار PLS:

در نرم‌افزارهای PLS مانند SmartPLS یا PLS-Graph، مراحل زیر را دنبال کنید:

  1. بارگذاری داده‌ها: داده‌های خود را وارد نرم‌افزار کنید.
  2. تعیین مدل: مدل اندازه‌گیری و ساختاری خود را طراحی کنید.
  3. اجرای تحلیل: مدل را اجرا کنید و نتایج را بررسی کنید.
  4. بررسی شاخص‌ها:
    • AVE و R² را برای هر سازه استخراج کنید.
    • میانگین AVE و میانگین R² را محاسبه کنید.
  5. محاسبه GOF: با استفاده از فرمول GOF، مقدار آن را محاسبه کنید.
  6. تفسیر نتایج: مقدار GOF را با مقادیر استاندارد مقایسه کنید.

مثال کاربردی:

فرض کنید در یک مدل PLS، میانگین AVE برابر با ۰٫۶ و میانگین R² برابر با ۰٫۵ باشد. در این صورت:𝐺𝑂𝐹=0.6×0.5=0.3≈0.55GOF=0.6×0.5​=0.3​≈0.55

با توجه به مقادیر استاندارد، GOF = ۰٫۵۵ نشان‌دهنده کیفیت قوی مدل است.


نکات مهم:

  • GOF یک شاخص کلی است و باید همراه با سایر شاخص‌های ارزیابی مدل (مانند بارهای عاملی، AVE، R² و Q²) استفاده شود.
  • در مدل‌های پیچیده، تفسیر GOF باید با احتیاط انجام شود، زیرا ممکن است تحت تأثیر ساختار مدل قرار گیرد.
  • GOF بیشتر برای مقایسه مدل‌های مختلف در یک مجموعه داده استفاده می‌شود.

با استفاده از آزمون GOF در PLS، می‌توانید کیفیت کلی مدل خود را ارزیابی کرده و از تطابق آن با داده‌ها اطمینان حاصل کنید.

سفارش تحلیل داده های آماری برای پایان نامه و مقاله نویسی تحلیل داده های آماری شما با نرم افزارهای کمی و کیفی ،مناسب ترین قیمت و کیفیت عالی انجام می گیرد. نرم افزار های کمی: SPSS- PLS – Amos نرم افزارهای کیفی: Maxquda- NVivo تعیین حجم نمونه با:Spss samplepower Mobile : 09143444846 09143444846 Telegram: https://t.me/RAVA2020 E-mail: abazizi1392@gmail.com

خواهشمند است، نظر خودتان را در پایان نوشته در سایت https://rava20.ir مرقوم نمایید. همین نظرات و پیشنهاد های شما باعث پیشرفت سایت می گردد. با تشکر 

پیشنهاد می شود مطالب زیر را هم در سایت روا 20 مطالعه نمایید:

نحوه اضافه کردن تصاویر و متن در نرم افزار Word

معرفی نرم افزارهای تحلیل آماری (LISREL، AMOS، EQS، PLS)

آموزش قطع دسترسی اینترنت یک نرم افزار در ویندوز 10

آزمون احتمال دقیق فیشر یا Fisher test

آزمون فریدمن (Friedman Test)

دیدگاهتان را بنویسید

نشانی ایمیل شما منتشر نخواهد شد. بخش‌های موردنیاز علامت‌گذاری شده‌اند *