TR
İstanbul Nişantaşı Üniversitesi Nişantaşı Meslek Yüksekokulu Dış Ticaret Programı Dr. Öğr. Üyesi Yavuz Toraman tarafından geliştirilen PLS-SEM Data Analysis Robot, açık kaynak kütüphaneleri kullanılarak geliştirilen özel bir Python altyapısı aracılığıyla PLS-SEM analizlerini gerçekleştirmektedir. Yapısal modelde yol katsayıları En Küçük Kareler (Ordinary Least Squares – OLS) yöntemiyle tahmin edilmekte, katsayıların anlamlılık düzeyleri bootstrap yeniden örnekleme tekniği ile değerlendirilmektedir. Ölçüm modeli ise korelasyon temelli faktör yükleri üzerinden oluşturulmaktadır. Bu çerçevede PLS-SEM yaklaşımı, temelde OLS regresyonu, bootstrap yeniden örnekleme ve korelasyon analizlerine dayalı olarak uygulanmaktadır.
Araştırmacıların En Küçük Kareler- Yapısal Eşitlik Modellemesi (EKK-YEM) çalışmalarında kullanabileceği, PLS-SEM Data Analysis Robot, www.plssem.com üzerinden ücretsiz olarak kullanıma sunulmuştur.
OLS temelli regresyona dayanan diğer bir çalışmamız yayınlanmış olup, PLS-SEM Data Analysis Robot üzerine hazırladığımız makalemiz ise yayın sürecindedir.