PLS‑SEM 예측 모델 평가: PLSpredict 활용 가이드라인

오늘의 논문

원문 보기 문헌연구

RESEARCH PAPER 경영·경제 Crossref 실존 확인 2026-09-29 회차 지난 회차

PLS‑SEM 예측 모델 평가: PLSpredict 활용 가이드라인

Predictive model assessment in PLS-SEM: guidelines for using PLSpredict

Galit Shmueli, Marko Sarstedt, Joseph F. Hair 외 · European Journal of Marketing · 2019년 · 조회 15

왜 이 논문인가 — 선정 기준

RESEARCH PAPER · 후속 연구설계에 활용하기 좋은 논문 — 척도·모형·프레임워크류, 피인용 다수

2019-06 발표 · 피인용 4,351회 · 분야 내 인용 영향력 상위권 · 동년 인용 상위 1% · 참고문헌 73개

RESEARCH 논문으로 선정된 이유는 2019년 발표 이후 4,351회의 인용으로 분야 평균을 크게 초과하고, 동년 논문 중 인용 상위 1%에 속해 후속 연구 설계에 높은 활용 가치를 지니기 때문이다.

논문 요약

PLS는 인과‑예측 관점을 갖는 구조 방정식 모델링 기법으로 소개됐지만, 평가 지표는 여전히 설명력 중심이다. 이에 최근 제안된 PLSpredict는 보유 샘플을 활용해 사례 수준 예측값을 생성하는 절차로, 예측 지향적 모델 평가를 가능하게 한다. 본 논문은 PLSpredict 적용 방법을 단계별로 제시하고, 연구자가 선택해야 할 핵심 옵션들을 설명한다. 또한 방안의 개념적 배경을 논의하고 실제 예시를 통해 절차를 시연한다.

후속 연구설계에 활용하기

후속 연구에서는 PLSpredict를 사용해 PLS‑SEM 모델의 예측 정확도를 검증하고, 제시된 선택 기준에 따라 샘플 분할·평가 지표를 설계할 수 있다.

핵심어

PLS‑SEMPLSpredict예측 모델 평가구조 방정식 모델링

실존 확인

이 논문은 OpenAlex에서 후보로 수집한 뒤, Crossref에 등록된 DOI와 제목 일치를 확인해 노출합니다. SSRA가 문헌연구에서 인용 논문의 실재 여부를 검증하는 원칙과 같습니다.

DOI: 10.1108/ejm-02-2019-0189

2026-09-29 확인 · 2026-09-29 선정