Partial least squares (PLS) is an a

Partial least squares (PLS) is an approach to structural equation
modeling (SEM) that is extensively used in the social sciences to
analyze quantitative data. However, PLS has not been as readily
adopted in the accounting discipline. A review of the accounting
literature found 20 studies in a subset of accounting journals that used
PLS as the data analysis tool. PLS allows researchers to analyze the
measurement model simultaneously with the structural model and
allows researchers to adopt more complex research models with both
moderating and mediating relationships. This paper assists accounting
researchers that may be interested in adopting PLS as an analysis
tool. We explain the benefits of using PLS and compare and contrast
this analysis approach with both ordinary least squares regression and
covariance-based SEM. We also explain how the PLS algorithm works
to derive estimates for the measurement and structural models. To
further assist researchers interested in using PLS, we offer guidelines
in the development of research models, analysis of the data, and the
interpretation of these results with PLS. We apply these guidelines to
the accounting studies that have used PLS and offer further
recommendations about how researchers could apply PLS in future
accounting research.

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

บางส่วนกำลังสองน้อยสุด (กรุณา) เป็นวิธีการสมการโครงสร้างโมเดล (SEM) ที่ใช้อย่างกว้างขวางในสังคมวิทยาการวิเคราะห์ข้อมูลเชิงปริมาณ อย่างไรก็ตาม กรุณาไม่ได้เป็นพร้อมรับรองในสาขาวิชาการบัญชี ตรวจสอบบัญชีเอกสารประกอบการพบศึกษา 20 ชุดย่อยของสมุดรายวันการลงบัญชีที่ใช้กรุณาเป็นเครื่องมือในการวิเคราะห์ข้อมูล PLS ช่วยให้นักวิจัยวิเคราะห์การแบบจำลองประเมินพร้อมกับแบบจำลองโครงสร้าง และช่วยให้นักวิจัยจะนำมาใช้วิจัยรูปแบบที่ซับซ้อนมากขึ้นกับทั้งสองดูแล และเป็นสื่อกลางความสัมพันธ์ กระดาษนี้ให้ความช่วยเหลือทางบัญชีนักวิจัยที่อาจจะสนใจกรุณาเป็นการวิเคราะห์การใช้เครื่องมือการ เราอธิบายประโยชน์ของการใช้กรุณา และเปรียบเทียบ และเปรียบต่างวิธีการวิเคราะห์นี้กับถดถอยทั้งสองกำลังสองน้อยสุดธรรมดา และแปรปรวนตาม SEM. เรายังอธิบายวิธีการทำงานของอัลกอริทึมกรุณาสามารถรับการประเมินในแบบประเมินและโครงสร้าง ถึงช่วยเหลือนักวิจัยสนใจในการใช้กรุณา เรามีแนวทางในการพัฒนารูปแบบงานวิจัย วิเคราะห์ข้อมูล และตีความผลลัพธ์เหล่านี้ด้วยกรุณา เราใช้หลักเกณฑ์เหล่านี้ไปศึกษาการบัญชี ที่ใช้กรุณานำเสนอเพิ่มเติมคำแนะนำเกี่ยวกับวิธีวิจัยสามารถนำไปใช้กรุณาในอนาคตการวิจัยทางบัญชี

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

สี่เหลี่ยมอย่างน้อยบางส่วน (PLS) เป็นวิธีการที่สมการโครงสร้าง
การสร้างแบบจำลอง (SEM) ที่มีการใช้อย่างกว้างขวางในทางสังคมศาสตร์การ
วิเคราะห์ข้อมูลเชิงปริมาณ อย่างไรก็ตาม PLS ยังไม่ได้เป็นอย่างง่ายดาย
นำมาใช้ในระเบียบวินัยการบัญชี การทบทวนบัญชี
วรรณกรรมพบ 20 การศึกษาในส่วนย่อยของวารสารการบัญชีที่ใช้
PLS เป็นเครื่องมือในการวิเคราะห์ข้อมูล PLS ช่วยให้นักวิจัยสามารถวิเคราะห์
รูปแบบการวัดพร้อมกันกับรูปแบบโครงสร้างและ
ช่วยให้นักวิจัยที่จะนำมาใช้รูปแบบการวิจัยที่ซับซ้อนมากขึ้นกับทั้ง
ดูแลและความสัมพันธ์ mediating กระดาษนี้จะช่วยบัญชี
นักวิจัยที่อาจจะมีความสนใจในการนำ PLS การวิเคราะห์
เครื่องมือ เราจะอธิบายประโยชน์ของการใช้ PLS และเปรียบเทียบและความคมชัด
วิธีการวิเคราะห์นี้มีทั้งการถดถอยกำลังสองน้อยที่สุดสามัญและ
ความแปรปรวนตาม SEM นอกจากนี้เรายังอธิบายถึงวิธีการขั้นตอนวิธี PLS ทำงาน
ให้ได้มาซึ่งประมาณการสำหรับการวัดและรูปแบบโครงสร้าง ในการ
ให้ความช่วยเหลือต่อไปนักวิจัยสนใจในการใช้ PLS เราขอนำเสนอแนวทาง
ในการพัฒนารูปแบบการวิจัยการวิเคราะห์ข้อมูลและ
การแปลผลเหล่านี้กับ PLS เราใช้หลักเกณฑ์เหล่านี้เพื่อ
การศึกษาการบัญชีที่มีการใช้ PLS และนำเสนอต่อไป
คำแนะนำเกี่ยวกับวิธีการที่นักวิจัยสามารถนำมาประยุกต์ PLS ในอนาคต
การวิจัยการบัญชี

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

กำลังสองน้อยที่สุดบางส่วน ( PLS ) เป็นวิธีแบบจำลองสมการโครงสร้าง
( SEM ) ที่ถูกใช้อย่างกว้างขวางในสังคมศาสตร์

วิเคราะห์ข้อมูลเชิงปริมาณ อย่างไรก็ตาม กรุณาได้พร้อม
ประกาศใช้ในการบัญชี . การทบทวนวรรณกรรมพบบัญชี
20 ในการศึกษาบางส่วนของบัญชีที่ใช้บันทึก
กรุณาเป็นข้อมูลเครื่องมือในการวิเคราะห์กรุณาช่วยให้นักวิจัยวิเคราะห์
โมเดลการวัดพร้อมกันกับโครงสร้างและ
ช่วยให้นักวิจัยใช้รูปแบบการวิจัยที่ซับซ้อนมากขึ้นกับ
การควบคุม และไกล่เกลี่ยความสัมพันธ์ กระดาษนี้ช่วยการบัญชี
นักวิจัยที่อาจจะสนใจในการใช้กรุณาการวิเคราะห์
เครื่องมือ เราอธิบายประโยชน์ของการใช้และการเปรียบเทียบและความคมชัด
กรุณาการวิเคราะห์วิธีนี้ มีทั้งธรรมดาและความถดถอยกำลังสองน้อยที่สุด
SEM ตาม เราก็อธิบายว่า กรุณา วิธีการทํางาน
มาประมาณโมเดลการวัดและโครงสร้าง

เพิ่มเติม ช่วยนักวิจัยที่สนใจในการใช้กรุณา เราเสนอแนวทาง
ในการพัฒนารูปแบบของการวิจัย การวิเคราะห์ข้อมูล และการแปลความหมายของผลลัพธ์เหล่านี้ด้วย
กรุณาเราใช้แนวทางเหล่านี้เพื่อ
การบัญชีการศึกษาที่ใช้และให้ข้อเสนอแนะเพิ่มเติม pls pls
เรื่องนักวิจัยสามารถใช้ในการวิจัยทางการบัญชีในอนาคต