XLSTAT-PLSPM
XLSTAT-PLSPMは、Microsoft Excelから離れずにPLSアプローチ（PLSパス・モデリング）を用いることのできる唯一のソフトウェアです。 潜在変数を伴うパス・モデルへのPLSアプローチの最初のプレゼンテーションは、1979年にHerman Woldによって発表され、1982年と1985年にアルゴリズム上のさらなる研究が発表されました。そして、Woldの仕事は、J.-B. Lohmöller (1989)に引き継がれて、彼は、PLSアルゴリズムが検証手順によってほとんど強化されていない段階でのLVPLSソフトウェアの開発よりも以前に、数学的観点から手法の形式化を行いました。Lohmöllerの貢献の後、どういうわけか、この手法は忘れられて、10年後に情報システムの分野でWynne W. Chin によって、統計学の分野で再発見され、方法論と応用レベルの両方において、多様な分野の研究者の努力のお陰で、さらなる開発が進みました。
PLSアプローチは、直接測定ができない概念（潜在変数）を定義でき、相互接続でき（因果グラフが描け）、ただし、測定された変数（顕在変数）と関係づけできる、という場合において、パワフルなデータ探索ツールです。この手法は、多くの場合、SEM （Structural Equation Modeling：構造化方程式モデリング）の代替であり、SEM が使用できない場合の強力な代わりとなります。
XLSTAT-PLSPMは、すべての方法論的機能と最新の PLEASURE (Partial LEAst Squares strUctural Relationship Estimation：部分最小2乗構造関係性推定法)テクノロジーを実装しています。このテクノロジーは、 最初、C. Lauro および M. Tenenhausの協力で、Y.M. Chatelin および V. Esposito Vinzi によって、学術レベルの研究ツールして開発されました。Addinsoft と彼らとの提携が確立されたことにより、XLSTAT-PLSPM は最高峰を保持しながら、誰にでもソリューションを利用可能にすることに成功しました。
直感的でフレキシブルなインタフェースのお陰で、XLSTAT-PLSPMは、モデルのグラフィカルな表現を構築することができ、そして、モデルを適合させ、Excel内に表やグラフィカルな結果を表示することができます。XLSTAT-PLSPMは、 XLSTATスイートに全体的に統合されていますので、 XLSTATの他の機能によって、結果をさらに分析することができます。
手法の掘り下げた説明は、XLSTATヘルプ・ドキュメントの中にあります。さらに、チュートリアルでPLSPMモデルをどのように作成して、結果をどのように解釈するかを説明します。