SmartPLS可以讓您做到
1.部分最小二乘法（PLS）路徑建模算法（包括一致的PLS）
2.基於總和的普通最小二乘迴歸
3.高級引導選項
4.重要性能矩陣分析（IPMA）
5.多組分析（MGA）
6.層次分量模型（二階模型）
7. 非線性關係（二次效應）
8.確認四分體分析（CTA）
9.有限混合（FIMIX）分割
10.面向預測的分割（POS）
圖形介面 輕鬆上手
SmartPLS提供豐富的分析和報告組合。我們的預設算法設置是大多數計算的最佳選擇。 立即開始節省大量的時間並專注於您的分析結果吧！
系統需求
| 最低 | |
| 作業系統 | Windows 2000, XP, Vista, 7, 8, 8.1, 10 |
| 記憶體 | 2 GB |
| 硬碟空間 | 200 MB |
| 版本 | 4.0.8.7 |
| 最低 | |
| 作業系統 | Mac OSX El Capitan, Sierra, High Sierra, Mojave, Catalina, Big Sur |
| 記憶體 | 2 GB |
| 硬碟空間 | 200 MB |
| 版本 | 4.0.8.7 |
補充說明
適用對象
1. 學術研究人員與博士生：需進行問卷調查資料的潛在變數分析與假說驗證，SmartPLS 直覺化的路徑圖繪製與自動化報表輸出，能有效支援論文研究流程。
2. 行銷與消費者行為研究團隊：需探討品牌態度、購買意願與顧客忠誠度之間的因果關係，SmartPLS 的中介調節分析功能可精準拆解各變數影響路徑。
3. 企業策略與管理顧問：需以實證資料驗證組織績效模型或員工行為假設，SmartPLS 的多群組分析與預測模型功能可支援跨部門或跨市場的比較研究。
核心使用情境
- 【場景：論文量化研究驗證】一位管理學博士生正在撰寫以科技接受模型（TAM）為基礎的研究論文，需驗證「感知易用性」、「感知有用性」對「使用行為意圖」的影響路徑。透過 SmartPLS，研究者可直接在視覺化介面中拖拉建構路徑模型，執行 Bootstrapping 信賴區間估計，並一鍵產出符合學術期刊要求的 AVE、CR、Fornell-Larcker 等信效度指標報表，大幅縮短資料分析與撰寫結果章節的時間。
- 【場景：消費者洞察與品牌策略制定】一家消費品公司的市場研究部門針對新品上市進行問卷調查，希望了解「品牌信任」與「促銷活動感知」如何透過「購買意願」影響實際消費行為，並比較不同年齡層消費者的差異。SmartPLS 的多群組分析（MGA）功能讓分析師能快速比較各群體的路徑係數差異，為行銷策略提供具統計支撐的決策依據。
- 【場景：醫療與公衛行為模型建構】公共衛生研究機構針對民眾健康促進行為進行實證研究，需建立包含「健康信念」、「社會支持」、「自我效能」等多個潛在構面的複雜模型。SmartPLS 支援反映型與形成型測量模型的混合建構，並提供 HTMT 判別效度檢驗與 PLSpredict 預測相關性評估，協助研究團隊在樣本數有限的條件下仍能產出穩健可信的分析結果。
常見問題 FAQ
Q：SmartPLS 與 AMOS 或 LISREL 等共變數基礎 SEM 軟體有何不同？
A：SmartPLS 採用偏最小平方法（PLS），在小樣本、非常態分配資料或探索性研究情境下具有較高的適用彈性；而 AMOS、LISREL 等軟體採用共變數基礎方法（CB-SEM），更適合理論驗證型研究且對樣本數與資料分配有較嚴格要求。研究者可依據研究目的與資料特性選擇適合工具。如需進一步了解 SmartPLS 版本規格或詢購方式，歡迎透過 iQrator 洽詢。
