انجام پروژه اسمارت پی‌ال‌اس

گروه داده‌پردازی ایران آمار با تخصص و تجربه‌ بالا در زمینه انجام پروژه اسمارت پی‌ال‌اس، آماده است تا تحلیل‌های دقیق و حرفه‌ای خود را به پژوهشگران و دانشجویان عزیز ارائه دهد. پژوهشگران گروه ایران آمار با توجه به نیازهای خاص هر پروژه، به صورت اختصاصی و با بالاترین کیفیت در کوتاه‌ترین زمان ممکن، به انجام پروژه‌های اسمارت پی‌ال‌اس می‌پردازند.

مطالب این صفحه این امکان را می‌دهد که با نرم‌افزار اسمارت پی‌ال‌اس آشنا شوید، مزایای استفاده از آن را بهتر درک کنید و بدانید که گروه داده پردازی ایران آمار از چه طریقی می‌تواند پژوهشگران و دانشجویان را در تحلیل داده‌ها و انجام پروژه‌های اسمارت پی‌ال‌اس یاری کند. تیم ایران آمار با ارائه مشاوره‌های تخصصی و پشتیبانی کامل در تمامی مراحل پروژه، همواره در کنار شما خواهد بود. اگر در هر بخش از فرآیند انجام پروژه اسمارت پی‌ال‌اس با سوالاتی مواجه شدید یا نیاز به راهنمایی بیشتر داشتید، تیم پشتیبانی آماده پاسخگویی است.

برای سفارش پروژه‌های اسمارت پی‌ال‌اس و دریافت خدمات تخصصی از گروه داده‌پردازی ایران آمار، کافیست از طریق لینک‌های زیر اقدام نمایید.

انجام پروژه اسمارت پی‌ال‌اس ایران آمار

نرم‌افزاری متعددی در زمینه‌ی تحلیل آماری در علوم دانشگاهی وجود دارد که هر کدام از این نرم‌افزارها دارای مزایایی در زمینه‌ی تحلیل تخصصی هستند. در نرم افزار اسمارت پی ال اس، حل مسائل با روش حداقل مربعات جزئی انجام می‌شود. در نرم‌افزار اسمارت پی‌ال‌اس، برخلاف سایر نرم‌افزارها که به حجم کم نمونه و نرمال بودن داده‌ها حساس هستند، مشکلی با این دو موضوع وجود ندارد.

در تحقیقات آماری و علوم اجتماعی، تحلیل داده‌ها نقش اساسی در نحوه‌ی ارائه نتایج علمی دارد. نرم‌افزار اسمارت پی‌ال‌اس از نرم‌افزارهای مناسب و کارآمد جهت مدل‌سازی معادلات ساختاری (SEM) بر پایه روش حداقل مربعات جزئی (PLS) است. این نرم‌افزار به دلیل انعطاف‌پذیری بالا در تحلیل داده‌ها(نمونه‌های کوچک) انتخاب بسیاری از پژوهشگران و دانشجویان کارشناسی ارشد و دکتری است.

تحلیل مدل‌سازی معادلات ساختاری با Smart PLS

معادلات ساختاری، روش آماری برای بررسی روابط بین متغیرهای پنهان (سازه‌ها) بر اساس داده‌های مشاهده‌شده است. معادلات ساختاری مبتنی بر حداقل مربعات جزئی (PLS-SEM) است، برای مدل‌های پیچیده با داده‌های کوچک، توزیع‌های غیرنرمال، و روابط غیرخطی مناسب بوده و در حوزه‌های مدیریت، بازاریابی، علوم اجتماعی و اقتصاد کاربرد گسترده‌ای دارد.

Smart PLS امکان ارزیابی پایایی، روایی، تحلیل مسیرهای علی و بررسی اثرات میانجی و تعدیل‌گر را به محققان می‌دهد. گروه داده پردازی ایران آمار در زمینه انجام پروژه Smart PLS خدمات تخصصی و کاملی توسط فارغ‌التحصیلان رشته‌ی آمار، ارائه داده تا پژوهشگران و دانشجویان بتوانند تحلیل‌های خود را با اطمینان انجام دهند. در ادامه خدمات گروه ایران آمار جهت انجام پروژه Smart PLS به‌صورت کامل و با توضیحات دقیق معرفی شده است.

طراحی مدل مفهومی و فرضیات پژوهش

اولین گام در تحلیل مدل‌سازی معادلات ساختاری با Smart PLS، طراحی مدل مفهومی و تدوین فرضیات پژوهش است. مدل مفهومی نقش مهمی در تعیین مسیرهای تحلیل و روابط بین متغیرهای تحقیق دارد. انواع خدمات ایران آمار برای طراحی مدل مفهومی و فرضیات پژوهش در انجام پروژه اسمارت پی‌ال‌اس در ادامه آورده شده است.

• ابتدا بر اساس مطالعات پیشین و اهداف پژوهش، متغیرهای پنهان (Latent Variables) و آشکار (Observed Variables) شناسایی و تعریف می‌شوند.
• بر اساس چارچوب نظری، فرضیات تحقیق به‌صورت روابط علی بین متغیرها تعیین می‌شوند. این فرضیات می‌توانند مستقیم، غیرمستقیم (از طریق متغیر میانجی) یا تعدیل‌شده باشند.
• با استفاده از نرم‌افزار Smart PLS، مدل مفهومی اولیه طراحی شده و مسیرهای ارتباطی بین متغیرها مشخص می‌شوند.

این مرحله حساس است، یک مدل ضعیف می‌تواند کل تحلیل را تحت تأثیر قرار دهد. به همین دلیل، مدل‌سازی را با دقت انجام داده و بهترین ساختار ممکن را برای پژوهش شما طراحی خواهد شد.

ورود داده‌ها و پیش‌پردازش اطلاعات (Measurement Model)

یکی از مهم‌ترین مراحل در انجام پروژه اسمارت پی‌ال‌اس، جمع‌آوری و آماده‌سازی داده‌ها برای تحلیل است. هرگونه نقص یا مشکل در داده‌ها می‌تواند بر نتایج تحلیل تأثیر منفی بگذارد. انواع خدمات ایران آمار برای ورود داده‌ها و پیش‌پردازش اطلاعات در انجام پروژه اسمارت پی‌ال‌اس در ادامه آورده شده است.

داده‌های جمع‌آوری‌شده بررسی شده و خطاهای ورودی یا مشکلات ثبت داده‌ها اصلاح می‌شوند.

• هرچند روش PLS بر مبنای حداقل مربعات جزئی است و نیازی به نرمال بودن داده‌ها ندارد، اما بررسی توزیع داده‌ها به بهبود تحلیل کمک می‌کند.
• داده‌هایی که به طور غیرمعمول از توزیع کلی فاصله دارند شناسایی و بررسی می‌شوند و در صورت پرت بودن حذف خواهند شد.
• داده‌های ناقص بررسی شده و با روش‌های علمی مانند جایگذاری میانگین، رگرسیون یا سایر تکنیک‌ها مدیریت می‌شوند.

این مرحله اهمیت زیادی دارد، زیرا اگر داده‌ها دارای مشکلاتی مانند داده‌های پرت یا مقادیر گمشده باشند، نتایج تحلیل دچار انحراف خواهند شد.

برآورد مدل اندازه‌گیری

مدل اندازه‌گیری یکی از مهم‌ترین بخش‌های مدل‌سازی معادلات ساختاری در Smart PLS است. در این مرحله، روابط بین متغیرهای آشکار و پنهان بررسی شده و قابلیت اعتماد و روایی مدل سنجیده می‌شود. انواع خدمات ایران آمار برای برآورد مدل اندازه‌گیری در انجام پروژه اسمارت پی‌ال‌اس در ادامه آورده شده است.

• با استفاده از شاخص‌هایی مانند آلفای کرونباخ (Cronbach’s Alpha) و پایایی ترکیبی (Composite Reliability – CR)، این اطمینان بوجود می‌آید که متغیرهای آشکار، متغیر پنهان را به صورت صحیح اندازه‌گیری می‌کنند. پایایی بالای ۰.۷ نشان‌دهنده مناسب بودن مدل است.
• برای بررسی صحت اندازه‌گیری متغیرهای پنهان، از شاخص AVE (میانگین واریانس استخراج‌شده) و معیار فورنل-لارکر استفاده می‌شود. AVE بالای ۰.۵ نشان‌دهنده روایی همگرای مناسب است.
• بارهای عاملی بالای ۰.۷ نشان می‌دهند که هر متغیر آشکار به‌درستی متغیر پنهان خود را اندازه‌گیری می‌کند. اگر بار عاملی یک شاخص کمتر از ۰.۴ باشد، معمولاً از مدل حذف می‌شود.
• شاخص HTMT به عنوان مقدار میانگین همبستگی‌های شاخص ها دربین سازه‌ها نسبت به میانگین(هندسی) متوسط همبستگی برای شاخص‌های اندازه‌گیری یک سازه‌ی یکسان تعریف شده است.

مدل اندازه‌گیری، پایه و اساس تحلیل معادلات ساختاری است و دقت در این مرحله تأثیر مستقیمی بر کیفیت نتایج دارد.

برآورد مدل ساختاری (Structural Model)

پس از تأیید مدل اندازه‌گیری، مدل ساختاری که روابط بین متغیرهای پنهان را بررسی می‌کند، مورد تحلیل قرار می‌گیرد. انواع خدمات ایران آمار برای برآورد مدل ساختاری در انجام پروژه اسمارت پی‌ال‌اس در ادامه آورده شده است.

• ضرایب مسیر نشان می‌دهند که یک متغیر تا چه اندازه بر متغیر دیگر تأثیر دارد. این ضرایب با استفاده از تکنیک بوت‌استرپینگ (Bootstrapping) آزمون می‌شوند تا معناداری آن‌ها بررسی شود.
• شاخص‌هایی مانند استون گیسر و ضریب تعیین برای سنجش کیفیت مدل محاسبه می‌شوند. مقدار R² نشان‌دهنده میزان توضیح‌دهندگی متغیرهای مستقل برای متغیر وابسته است.
• در بسیاری از پژوهش‌ها، متغیرهای میانجی و تعدیل‌گر بررسی می‌شوند. این اثرات غیرمستقیم را محاسبه کرده و معناداری آن‌ها ارزیابی خواهد شد.

تحلیل مدل ساختاری مهم‌ترین بخش در انجام پروژه Smart PLS است، زیرا نتایج نهایی پژوهش در این مرحله مشخص می‌شوند.

آزمون برازندگی مدل (Model Fit)

برازندگی مدل میزان تطابق مدل پیشنهادی با داده‌های تجربی را نشان می‌دهد. انواع خدمات ایران آمار برای آزمون برازندگی مدل در انجام پروژه اسمارت پی‌ال‌اس در ادامه آورده شده است.

• شاخص RMS_theta کمتر از ۰.۱۲ باشد، مدل برازندگی خوبی دارد..
• شاخص NFI هرچه به ۱ نزدیک‌تر باشد، نشان‌دهنده مدل بهتر است.
• مقدار کمتر از ۰.۱ برای شاخص SRMR نشان‌دهنده برازش مناسب مدل است.

در صورت برآورد شدن مقادیر آزمون‌های بالا مدل از برازندگی قابل قبولی برخوردار است. Smart PLS امکان بررسی این شاخص‌ها را به‌راحتی فراهم می‌کند تا مدل تحقیق از نظر آماری معتبر باشد.

دلایل انتخاب ایران آمار برای انجام پروژه اسمارت پی‌ال‌اس

برای دستیابی به انجام پروژه Smart PLS با بالاترین کیفیت و دقت علمی، انتخاب ایران آمار می‌تواند بهترین تصمیم برای به سرانجام رساندن پژوهش باشد. در ادامه، برخی از دلایلی که ایران آمار را از سایر ارائه‌دهندگان این خدمات متمایز می‌کند، بررسی شده است:

تخصص و تجربه در مدل‌سازی معادلات ساختاری

گروه داده پردازی ایران آمار سال‌ها تجربه در زمینه مدل‌سازی معادلات ساختاری (SEM) با نرم‌افزار Smart PLS دارد. تمامی پروژه‌های تیم ایران آمار بر اساس جدیدترین روش‌های تحلیل انجام شده و از نظر علمی کاملاً معتبر هستند. تخصص گروه شامل موارد زیر است:

• طراحی مدل‌های انعکاسی و تکوینی
• اجرای تحلیل‌های پیچیده مانند مدل‌های میانجی و تعدیل‌گر
• بررسی برازش مدل با استفاده از شاخص‌های استاندارد
• به‌کارگیری روش‌های جدید مانند PLS Predict برای افزایش دقت پیش‌بینی

علاوه بر اجرای تحلیل، توضیحات کاملی در مورد نتایج ارائه داده شده تا پژوهشگر بتوانید یافته‌های خود را به‌درستی تفسیر کنید.

تضمین کیفیت تحلیل‌ها و خروجی

یکی از دغدغه‌های پژوهشگران، دقت و صحت خروجی‌های آماری است. گروه داده پردازی ایران آمار به پژوهشگران این اطمینان را می‌دهد که تمامی تحلیل‌ها با رعایت اصول آماری انجام شوند. برخی از اقداماتی که در این راستا انجام خواهند شد شامل:

• بررسی پایایی مدل با شاخص‌های آلفای کرونباخ و CR
• کنترل روایی همگرا و واگرا با استفاده از شاخص AVE و فورنل و لارکر
• استفاده از روش بوت‌استرپینگ برای آزمون معناداری مسیرهای مدل
• ارائه نمودارها و جداول استاندارد برای مستند‌سازی تحلیل‌ها

تمامی گزارش‌های ایران آمار به گونه‌ای تهیه می‌شوند که قابلیت استفاده در پایان‌نامه‌ها و مقالات علمی را داشته باشند.

پشتیبانی کامل و مشاوره تخصصی در انجام پروژه اسمارت پی‌ال‌اس

گروه ایران آمار فقط یک تحلیل آماری ارائه نمی‌دهد. پشتیبانی تا زمان درک کامل نتایج انجام خواهد شد. پس از ارسال پروژه، پژوهشگر می‌تواند از مشاوره تخصصی ایران آمار برای درک بهتر یافته‌ها استفاده کند.

قیمت‌گذاری منصفانه و تحویل در سریع‌ترین زمان

خدمات باکیفیت باید با قیمت منصفانه ارائه شوند. هزینه انجام پروژه Smart PLS بسته به موارد زیر تعیین می‌شود:

• سطح پیچیدگی مدل مفهومی
• تعداد متغیرهای پنهان و آشکار
• میزان جزئیات موردنیاز در گزارش تحلیلی
• زمان موردنیاز برای انجام پروژه

همیشه بهترین قیمت را با توجه به کیفیت خدمات ارائه داده و سعی بر این است در کوتاه‌ترین زمان ممکن پروژه تحویل داده شود. قبل از ثبت سفارش، مشاوره رایگان دریافت می‌کنید تا از هزینه و زمان تحویل پروژه مطلع شوید.

سوالات متداول در مورد انجام پروژه اسمارت پی‌ال‌اس (Smart PLS)

اسمارت پی‌ال‌اس (Smart PLS) یکی از نرم‌افزارهای قدرتمند به منظور مدل‌سازی معادلات ساختاری (SEM) است که از روش حداقل مربعات جزئی (PLS) برای تحلیل داده‌ها استفاده می‌کند.

اسمارت پی‌ال‌اس (Smart PLS) چیست و چه کاربردی دارد؟

این نرم‌افزار به پژوهشگران و تحلیل‌گران این امکان را می‌دهد که مدل‌های پیچیده‌ای را که شامل متغیرهای پنهان و مشاهده‌شده هستند، تجزیه و تحلیل کنند. کاربرد اصلی Smart PLS در تحقیقات علوم اجتماعی، مدیریت، اقتصاد و روانشناسی است، جایی که متغیرهای تحقیق به‌طور مستقیم قابل اندازه‌گیری نیستند و نیاز به یک روش آماری قوی دارند.

چرا از روش PLS-SEM استفاده می‌شود؟

مدل‌سازی معادلات ساختاری مبتنی بر PLS برای شرایطی مناسب است که داده‌ها دارای توزیع نرمال نباشند، اندازه نمونه کوچک باشد یا مدل مفهومی تحقیق پیچیده باشد. برخلاف روش‌های سنتی مانند کواریانس-محور (CB-SEM) که به داده‌های زیاد و توزیع خاصی نیاز دارد، روش PLS-SEM امکان تحلیل روابط پیچیده بین متغیرها را حتی با داده‌های کم فراهم می‌کند.

مهم‌ترین مراحل انجام پروژه با Smart PLS چیست؟

مراحل انجام پروژه با Smart PLS شامل تعریف مسئله و طراحی مدل مفهومی، جمع‌آوری داده‌ها، ورود داده‌ها به نرم‌افزار، ارزیابی مدل اندازه‌گیری، تحلیل مدل ساختاری و تفسیر نتایج است. در بخش مدل اندازه‌گیری، شاخص‌هایی مانند آلفای کرونباخ، پایایی ترکیبی (CR) و میانگین واریانس استخراج‌شده (AVE) مورد بررسی قرار می‌گیرند تا اطمینان حاصل شود که ابزار سنجش، پایایی و روایی کافی دارد.

علاوه بر این، معیار فورنل و لارکر برای بررسی تمایز متغیرهای پنهان در مدل به‌کار می‌رود. از سوی دیگر، ارزیابی مدل ساختاری شامل بررسی ضرایب مسیر، مقدار R²، آماره T، سطح معناداری روابط بین متغیرها، شاخص Q² برای پیش‌بینی‌پذیری مدل و شاخص SRMR برای ارزیابی برازش کلی مدل است.

مزیت مهم برای استفاده از Smart PLS چی هست؟

یکی از مزایای مهم Smart PLS، توانایی نرم افزار در تحلیل مدل‌های پیچیده با تعداد زیادی متغیر پنهان و مشاهده‌شده، عدم نیاز به توزیع نرمال داده‌ها، مناسب بودن برای حجم نمونه‌های کوچک و قابلیت اجرای تحلیل‌های بوت‌استرپینگ برای بررسی معناداری ضرایب است.

تفاوت استفاده از اسمارت پی‌ال‌اس با AMOS و LISREL چیست؟

این نرم‌افزار در مقایسه با AMOS و LISREL که از روش کواریانس‌محور (CB-SEM) استفاده می‌کنند، عملکرد بهتری در تحلیل‌های پیش‌بینی‌گرا و پژوهش‌هایی که نیاز به انعطاف‌پذیری بیشتری دارند، ارائه می‌دهد. در پایان، یکی از بخش‌های مهم کار با این نرم‌افزار، استخراج گزارش‌هایی است که شامل پایایی و روایی سازه‌ها، ضرایب مسیر، مقادیر آماری T، ضرایب همبستگی، شاخص فورنل و لارکر و نمودارهای تحلیل مسیر است.

نسخه‌های نرم‌افزار Smart PLS و ویژگی‌های انجام پروژه اسمارت پی‌ال‌اس

نرم‌افزار Smart PLS در طول سال‌های گذشته با انتشار نسخه‌های مختلف، بهبودهای قابل توجهی در عملکرد و قابلیت‌های خود داشته است. این نرم‌افزار که توسط Christian M. Ringle، Sven Wende، و Jan-Michael Becker توسعه یافته، از زمان انتشار اولین نسخه تا کنون، تغییرات عمده‌ای را تجربه کرده است. در ادامه به بررسی نسخه‌های مختلف اسمارت پی‌ال‌اس، امکانات اضافه‌شده در هر نسخه، و مزایای استفاده از جدیدترین نسخه جهت انجام پروژه اسمارت پی‌ال‌اس پرداخته شده است.

نسخه اولیه Smart PLS 2 (2005)

اولین نسخه اسمارت پی‌ال‌اس در سال ۲۰۰۵ منتشر شد و توانست توجه پژوهشگران و تحلیل‌گران حوزه علوم اجتماعی، مدیریت، و اقتصاد را به خود جلب کند.

ویژگی‌های اسمارت پی‌ال‌اس 2005

این نسخه به‌صورت رایگان منتشر شد و توانایی تحلیل مدل‌های معادلات ساختاری را بر پایه روش حداقل مربعات جزئی (PLS-SEM) فراهم کرد. این نسخه از مدل‌های انعکاسی و سازنده پشتیبانی می‌کند و امکان محاسبه ضرایب مسیر، R²، و تحلیل بوت‌استرپینگ را فراهم می‌آورد. گزارش‌های آماری ساده و اولیه ارائه و دارای رابط کاربری گرافیکی پایه و ابتدایی است.

از ویژگی این نسخه، عدم نیاز به توزیع نرمال داده‌ها و مناسب برای حجم نمونه‌های کوچک و نبود برخی شاخص‌های برازش مدل، پیچیدگی در ورود داده‌ها، و کمبود قابلیت‌های گرافیکی برای نمایش بهتر نتایج

نسخه Smart PLS 3 (2015)

پس از یک دهه استفاده از Smart PLS 2، تیم توسعه این نرم‌افزار در سال ۲۰۱۵ نسخه Smart PLS 3 را منتشر کرد که شامل تغییرات بنیادین در عملکرد و قابلیت‌ها بود.

ویژگی‌های اسمارت پی‌ال‌اس 2015

این نسخه رایگان نبود و برای استفاده از امکانات پیشرفته‌تر، کاربران باید لایسنس نرم‌افزار را خریداری می‌کردند. این نسخه دارای رابط کاربری جدید و حرفه‌ای با طراحی مدرن‌تر و دسترسی آسان‌تر به ابزارها است.

از ویژگی های دیگر می‌توان محاسبات آماری پیشرفته‌تر شامل شاخص SRMR برای برازش مدل، پشتیبانی از تحلیل چندگروهی (Multi-group Analysis) برای مقایسه مدل‌ها بین گروه‌های مختلف، افزودن روش‌های مدل‌یابی پیچیده‌تر مانند مدل‌های مرتبه دوم و چندسطحی، قابلیت بهینه‌سازی مدل‌ها از طریق تحلیل حساسیت و آزمون‌های جایگزین، افزایش سرعت پردازش داده‌ها و بهینه‌سازی عملکرد نرم‌افزار را بیان کرد.

این نسخه دارای قابلیت تعامل با سایر نرم‌افزارهای آماری مانند SPSS، R و Excel بوده است و برخی کاربران به دلیل هزینه‌بر بودن این نسخه و نیاز به خرید لایسنس، همچنان از نسخه Smart PLS 2 استفاده می‌کردند. همچنین یادگیری برخی قابلیت‌های جدید نیاز به آموزش بیشتری دارد.

نسخه Smart PLS 4 (2022)

در سال ۲۰۲۲، تیم توسعه‌دهنده نسخه Smart PLS 4 را منتشر کرد که نسبت به نسخه قبلی، تغییرات گسترده‌ای در دقت محاسبات، قابلیت‌های مدل‌سازی، و بهینه‌سازی رابط کاربری داشت.

ویژگی‌های اسمارت پی‌ال‌اس 2022

در این نسخه تغییراتی ایجاد شد بهینه‌سازی روش‌های برازش مدل با اضافه شدن شاخص‌های جدیدی مانند NFI، GFI و RMS_theta، امکان انجام تحلیل‌های بیزی (Bayesian SEM) برای برآورد پارامترهای مدل بر پایه نظریه احتمالات، پشتیبانی از تحلیل داده‌های طولی (Longitudinal Data Analysis) برای بررسی تغییرات در طول زمان، افزودن قابلیت تحلیل داده‌های پانلی (Panel Data SEM) که برای پژوهش‌های اقتصادی و مالی کاربرد زیادی دارد، بهبود بصری نمودارهای مسیر و امکان تنظیمات گرافیکی پیشرفته‌تر، بهینه‌سازی پردازش داده‌ها برای حجم‌های بزرگ و بهبود عملکرد محاسباتی نرم‌افزار از این دسته تغییراتی وبهبودها است.

مراحل انجام پروژه با اسمارت پی‌ال‌اس

در انجام پروژه Smart PLS، رعایت یک روند اصولی و گام‌به‌گام برای دستیابی به نتایج معتبر ضروری است. متخصصان ایران آمار تمامی مراحل را با دقت بالا و مطابق با استانداردهای علمی پیش خواهند برد. برای انجام پروژه با استفاده از نرم‌افزار اسمارت پی‌ال‌اس، فرآیندهایی وجود دارد که باید به‌دقت و گام‌به‌گام انجام شوند تا تحلیل‌های مدل‌سازی معادلات ساختاری (SEM) به درستی صورت بگیرد. در ادامه، مراحل انجام پروژه با Smart PLS را به‌صورت کامل توضیح داده شده است.

دریافت اطلاعات و تدوین طرح تحقیق در انجام پروژه اسمارت پی‌ال‌اس

قبل از آغاز تحلیل، ابتدا باید اطلاعات مربوط به پژوهش را جمع‌آوری و ساختار کلی پروژه را مشخص کرد. این مرحله شامل موارد زیر است:

• گروه ایران آمار ابتدا موضوع تحقیق را بررسی کرده و اهداف آن را مشخص می‌کند.
• سپس متغیرهای مستقل، وابسته، میانجی و تعدیل‌گر برای طراحی مدل مفهومی مشخص خواهند شد.
• با بررسی پیشینه تحقیق درک بهتر روابط میان متغیرها و تدوین فرضیات انجام خواهد شد.

طراحی مدل مفهومی و فرضیات تحقیق در انجام پروژه اسمارت پی‌ال‌اس

پس از تعیین متغیرها، باید مدل مفهومی را طراحی کرده و فرضیات پژوهش تدوین گردند. در این مرحله اقدامات زیر انجام می‌شود:

• بر اساس مبانی نظری و مطالعات پیشین، ارتباط بین متغیرها مشخص می‌شود
• با استفاده از نرم‌افزار Smart PLS، مدل اولیه رسم می‌شود.
• فرضیات مستقیم، غیرمستقیم و تعدیل‌شده استخراج و به‌صورت علمی بیان می‌شوند.

مدل مفهومی، چارچوب کلی تحلیل را مشخص می‌کند. اگر مدل مفهومی اشتباه طراحی شود، کل تحلیل با خطا مواجه خواهد شد.

اجرای مدل و تحلیل مدل اندازه‌گیری در انجام پروژه اسمارت پی‌ال‌اس

پس از ورود داده‌ها به نرم‌افزار Smart PLS، باید مدل اندازه‌گیری بررسی شود. این مدل ارتباط متغیرهای پنهان با شاخص‌هایشان را بررسی می‌کند. در این مرحله موارد زیر بررسی خواهند شد:

• پایایی سازه‌ها با استفاده از آلفای کرونباخ و CR سنجیده می‌شود.
• روایی همگرا و واگرا با شاخص AVE سنجیده می‌شود.
• بارهای عاملی با شاخص‌های کمتر از ۰.۴ حذف یا اصلاح می‌شوند.

اجرای مدل ساختاری و بررسی مسیرهای علی در انجام پروژه اسمارت پی‌ال‌اس

مدل ساختاری روابط بین متغیرهای پنهان را نشان می‌دهد. این بخش شامل:

• تأثیر متغیرها بر یکدیگر با محاسبه ضرایب مسیر بررسی خواهدند شد.
• آزمون معناداری مسیرها با استفاده از روش بوت‌استرپینگ انجام می‌شود.
• شاخص‌های برازش مدل اندازه‌گیری می‌شوند.