SmartPLS
当前版本：4.1.1.9 | 最新更新
SmartPLS是一套用于偏最小二乘结构方程建模(partial least squares structural equation modeling (PLS-SEM))的软件包。
SmartPLS让您可以执行：
- 偏最小二乘 (PLS) 路径建模算法（包括一致 PLS）
- 基于 sumscores 的普通最小二乘回归
- 高级Bootstrapping选项
- Blindfolding
- 重要性绩效矩阵分析 (IPMA)
- 多组分析 (MGA)
- 分层组件模型（二阶模型）
- 非线性关系（例如二次效应）
- 确认性四分体分析 (CTA)
- 有限混合 (FIMIX) 分割
- 面向预测的分割 (POS)
- 等等.......
SmartPLS 是 PLS-SEM 分析的主力――适合初学者和专家
- 这是我们（不断增长的）所有可用计算方法的列表。相关创新算法也将在短时间内在 SmartPLS 中提供。
- 偏最小二乘 (PLS) 路径建模
- 基于 sumscores 的普通最小二乘 (OLS) 回归
- 一致的 PLS (PLSc)
- 加权 PLS (WPLS)、加权 OLS (WOLS) 和加权一致 PLS (WPLSc)
- Bootstrapping和使用高级Bootstrapping选项
- Blindfolding
- 重要性-性能图分析 (IPMA)
- PLS 多组分析 (MGA)：分析特定组 PLS 路径模型估计的差异和显着性
- 高阶模型
- 中介：间接影响的估计及其基于引导的显著性检验
- 调节：交互效应的估计及其基于引导的显著性检验
- 非线性关系：二次效应的估计及其基于引导的显著性检验
- 确认四分体分析 (CTA)：一种统计技术，允许对测量模型设置进行实证测试
- 有限混合 (FIMIX) 分割：一种潜在类方法，可以识别和处理路径模型中未观察到的异质性
- 面向预测的分割 (POS)：一种识别数据组的方法
PLS 预测：一种确定 PLS 路径模型预测质量的技术
- 面向预测的模型选择
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提升您的数据价值
直观的图形用户界面让您可以在几分钟内使用 SmartPLS 创建漂亮的路径模型。
您想随时掌握您的文件吗？ 我们的 Project Explorer 可帮助您在单独的项目中有效地组织数据和模型。 使用 SmartPLS 时，您可以轻松导出、导入和存档您的项目。
您可以在 SmartPLS 结果报告中找到评估结果和撰写论文所需的所有信息。 他们组织良好，并提供了良好的方向。 您可以将所有结果导出到 Excel、HTML 或 R。
版本区别
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学生版 |
专业版 |
商业使用允许 |
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标准算法
PLS-SEM、Bootstrapping、回归 |
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扩展算法
CB-SEM、CTA、IPMA、FIMIX 和 POS、MGA（排列和引导）、NCA、路径分析和 PROCESS、PLSpredict |
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导入数据文件可能适用最大数据集。 |
CSV
最多100行 |
CSV,Excel,SPSS
不限大小 |
保存报告内部格式 |
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比较报告并排 |
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导出报告转换为 Excel 或 HTML 网站 |
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从结果生成新的数据集对于高阶模型尤其有用。 |
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定制型号更改颜色、边框、字体、形状、箭头等。 |
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自定义和导出图表改变颜色、点等。 |
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电子邮件支持响应时间通常通过电子邮件。如有必要，可通过 AnyDesk。 |
5天内 |
48小时内 |
席位许可可在一台特定计算机上使用。 |
免费 |
建议零售价
（5800元/年） |
浮动许可证一次可在任意一台计算机上使用。 |
不提供 |
建议零售价
（11600元/年） |
企业套餐包括 3 个席位许可证和 8 小时通过 Skype 的个人方法支持 |
不提供 |
建议零售价
（45000元/年） |
注：价格受汇率波动及外贸政策调整等因素影响，最终报价请以销售确认为准。
联系销售
版本 4.1.1.5，发布于 2025-09-13
- 特征：用于CB-SEM 多组分析 （MGA）
- 特征：新算法CB-SEM 测量不变性评估
- 特征：新算法CB-SEM 模型比较
- 特征：用于CB-SEM MGA模型比较
- 特征：使用标量值转换现有指标以创建新指标。
- 改进：从报告中排除大型矩阵的选项现在也适用于内部报告，解决了以前的保存问题。
- 改进：Bollen-Stine 引导现在在计算失败时提供正确的错误消息。
- 改进：GSCA 报告现在对 AVE 值进行颜色编码，0.5 及以上的值。了解更多...
您的第一个SmartPLS模型
欢迎阅读使用SmartPLS创建您的第一个PLS-SEM模型的指南！在本教程中，我们将指导您完成以下步骤：
- 选择SmartPLS工作区文件夹
- 创建新项目并导入数据集
- 创建PLS路径模型
- 估计模型并评估结果 了解更多...
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