حداقل مربعات جزئی آمیخته متناهی

حداقل مربعات جزئی آمیخته متناهی FIMIX-PLS

منبع: روش حداقل مربعات جزئی آمیخته متناهی نوشته آرش حبیبی

روش Finite mixture partial least squares یا FIMIX-PLS در کانون تحلیل آماری پارس‌مدیر با عنوان حداقل مربعات جزئی آمیخته متناهی ترجمه شده است. روش FIMIX-PLS یکی از قابلیت‌هایی است که به روش حداقل مربعات جزئی اضافه شده است. جوزف هیر و همکارانش (۲۰۱۵) در دو مقاله مستقل این روش را معرفی کرده‌اند. این روش کارایی مشابه با روش‌های داده‌کاوی مانند الگوریتم ژنتیک دارد و برای خوشه‌بندی واحدهای مختلف نمونه مناسب است. درواقع FIMIX-PLS براساس مفهوم ناهگمنی داده‌ها بنا شده است.

با استفاده از روش حداقل مربعات جزئی آمیخته متناهی می‌توان خوشه‌های مختلفی از نمونه را شناسایی کرد. این روش برای بخش‌بندی مشتریان در بازاریابی بسیار مناسب است. بویژه آنکه روش FIMIX-PLS مبتنی بر مباحث حداقل مربعات جزئی است و با حجم اندک نمونه نیز به خوبی قابل اجرا می‌باشد. این روش بویژه با بحث تحلیل چند گروهی  و متغیر تعدیل کننده در ارتباط است.

مدلسازی ناهمگنی مشاهده نشده

آذر به نقل از هیر در کتاب حداقل مربعات جزئی مفهوم مدلسازی ناهمگنی مشاهده نشده را تشریح کرده است. از آنجا که ناهمگنی اغلب در مطالعات تجربی وجود دارد پژوهشگران باید منابع بالقوه ناهنگی را با تشکیل گروه‌هایی از داده‌ها براساس خصیصه‌های قابل مشاهده مدنظر قرار دهند. برای نمونه استفاده از متغیرهای جمعیت‌شناختی مانند سن، جنسیت و تحصیلات می‌تواند مورد استفاده قرار گیرد. وقتی ساختار داده‌های ناهمگن را بتوان به خصیصه‌های قابل مشاهده برگشت داد، از این وضعیت به عنوان ناهمگنی مشاهده شده نام برده می‌شود 

برای تحلیل حداقل مربعات جزئی آمیخته متناهی FIMIX-PLS می‌توانید هم از نرم افزار Smart PLS 3 وهم از  .نرم افزار Smart PLS 2 استفاده کنید. برای این منظور یکی از دو نسخه این نرم افزار را اجرا کنید و از منوی Calculate دستور Finite mixture (FIMIX-PLS) segmentation را انتخاب کنید. می‌توانید به عنوان پیش‌فرض تعیین کند داده‌ها به چند گروه تقسیم شود.

منابع ناهمگنی در داده‌ها هرگز به صورت شناخته شده نیستند. در نتیجه موقعیتی بوجود می‌اید که در آن تفاوت‌های مرتبط با ناهمگنی مشاهده‌نشده مدل مسیری PLS را از برآورد دقیق باز می‌دارد. اگر ناهمگنی مشاهده نشده باعث مشکلات برآورد شود باید از تکنیک‌های مکل برای بخش‌بندی مبتنی بر پاسخ استفاده کرد. روش حداقل مربعات جزئی آمیخته متناهی یکی از همین تکنیک‌ها است.

نحوه تحلیل حداقل مربعات جزئی آمیخته متناهی

برگرفته از پارس مدیر – نویسنده آرش حبیبی

دانلود کتاب آموزش تصویری تعیین حجم نمونه با Spss sample power نرم افزار