ExcelでのPLSパスモデリング: グループ比較チュートリアル

XLSTAT は、Wynne Chin (2005)によって提案されたPLSパス・モデリングの枠組みで複数グループの比較手法を提供します。

このチュートリアルでは、パス・モデルが定義されている場合の複数グループ検定のアプリケーションを提示します。 PLS パス・モデリングについての予備知識は、チュートリアル基本的なXLSTAT-PLSPM プロジェクトを作成して実行する方法を参照してください。XLSTATには、グループ間でパラメータを比較するための2つの検定が含まれます:

• ブートストラップ標準誤差に基づく適応化ｔ検定。2つのグループとパス係数ベータについて :
• ここで n1 と n2 はグループのサイズで、 SE’² はブートストラップ・サンプリングを用いて得られた係数ベータの分散です。これは、 n1+n2-2 度の自由度を持つt分布に従うでしょう。このアプローチは、2つの標本が非正規過ぎず、2つの分散が異なり過ぎない場合によく働きます。
• 並べ替え検定 (無作為化検定):.これはパラメータの比較のために S-統計量を用います。この統計量は、オリジナルの標本と並べ替えられた標本で計算 されます。p-値を得るために、オリジナルの S が、それぞれの並べ替えの S と比較されます:
• 
• .この検定は、t検定のノン・パラメトリックな良い代替を提供します。

:検定するべき仮説は:

• H0: パラメータは有意に異ならない
• Ha: パラーメタは有意に異なる

より詳細な説明は、XLSTATのヘルプにあります。

XLSTAT-PLSPMによるグループ比較

XLSTATの使用法についての一般チュートリアルと同じデータを使用します。これは250件のオブザベーションを持つECSI モデルに基づきます。グルーピング変数が追加されました。新しいファイルがこちらでダウンロードできます。

This dialog box まず最初に、エキスパート表示に切り替えなければなりません。XLSTAT-PLSPM ツールバーで、“XLSTAT オプション”をクリックします。このダイアログ・ボックスが現れます:

エキスパート表示を選択して、設定を保存します。一般チュートリアルと同様、PLSPMGraph シーと“パス・モデリング” ツールバーを用いてECSIモデルが構築されます。

“パス・モデリング” ツールバーで “グループを定義”をクリックします。グループを定義するために“group”変数を選択します:

“パス・モデリング”ツールバーで “実行” をクリックします。 “マルチグループ検定”という新しいタブが現れます:

マルチグループ t 検定を選択します。ブートスラップ再標本の数が、その信頼区間でによって“オプション” タブ中で定義されます。 注意: 信頼区間がブートスラップを用いて推定されていない場合は、マルチグループt検定は実行できません。

並べ替え検定を選択します; 並べ替えの数と検定の有意水準を調整します。たくさんのパラメータを比較できます: パス係数、標準化負荷量、モデル品質指標（共通度、冗長度、GoF）。

注意: グループの数が2より大きい場合、並べ替え検定は実行できません。

XLSTAT-PLSPMによるマルチグループ比較の結果と出力

グループとマルチグループ検定が選択されると、いくつかの新しい出力が利用できます：

• ワークシート PLSPM(Group): 各グループについて、別のワークシートに完全な結果が表示されます。
• ワークシート PLSPM(Multigroup t test): 各パス係数について、検定の結果が表で要約されます。各線は、グループの対を表現します。
• ワークシート PLSPM(Permutation test): 各パラメータの種類について、並べ替え検定の結果が表で要約されます。

最初の2つのシートは、XLSTAT-PLSPM チュートリアルで説明れた一般手法を用いて独立性を分析できます。.

グループは次の質問を用いて選択されました: 理想の携帯電話会社と比較して “あなたの携帯電話会社” をどれぐらい良いと思いますか?

マルチグループ検定の結果は以下のとおりです:

マルチグループ並べ替え検定の結果は、以下のとおりです:

これらの2つの検定の結果は、2つのパス係数についてグループ間で有意差を示しています:

• tperceived value とsatisfactionの間の矢印
• satisfaction と loyaltyの間の矢印

2番目のものはマーケティング調査において戦略的な影響を持ち、専門家はグルーピングの質問に否定的な回答をした人々に特別な注意を払うべきです。