Fundamentos do SmartPLS 4: para Pesquisa e Análise de Dados

PLS-SEM é uma abordagem composta para SEM que visa maximizar a variância explicada de construtos dependentes no modelo de caminho. Pesquisadores e profissionais usam PLS-SEM, especialmente ao realizar estudos sobre fatores de sucesso e fontes de vantagem competitiva.

Em comparação com outras técnicas de SEM, o PLS-SEM permite que os pesquisadores estimem modelos muito complexos com muitas construções e variáveis indicadoras. Além disso, o PLS-SEM permite a estimativa de construtos reflexivos e formativos e geralmente oferece muita flexibilidade em termos de requisitos de dados. O objetivo do PLS-SEM é explicar as variâncias (caráter orientado para a previsão da metodologia) e não explicar as covariâncias (verificação teórica via REM baseado em covariância, CB-SEM). A aplicação do método PLS-SEM é de grande interesse quando os pressupostos do CB-SEM são violados e as relações de causa e efeito propostas não são suficientemente investigadas.

O curso abrange os seguintes aspectos:

• Por que a análise de dados é necessária?

• Conceitos básicos relacionados ao SEM

• Análise de dados com SPSS e SmartPLS

• Análise de Messmodells

• Análise do modelo estrutural

• Analyse des Mediators/Moderators

• Problemas avançados no SmartPLS

• Declaração no estilo APA

• Prática real com projetos Fiverr

• Introdução aos shows do Fiverr

• Dicas e truques e muito mais

Os recursos do curso incluem, mas não estão limitados a:

• Vantagem competitiva na busca de doutorado e mestrado

• Ferramenta necessária para publicações científicas

• Alta taxa de aceitação com os principais periódicos

• Explicação simples da análise estatística

• Foco na teoria e na prática

• Torne-se um analista de dados global e freelancer

• Excelente oportunidade de transportadora

• Alta demanda nos mercados locais e globais

Pacote de software: SmartPLS 4, SPSS 25.0

Quem deve participar?

Pesquisadores, membros do corpo docente, estudantes universitários e indivíduos envolvidos ou interessados em técnicas estatísticas modernas

Pré-requisito: Conhecimento básico de técnicas multivariadas, como análise fatorial e regressão múltipla.

Obrigado e saudações

Shahedul Hasan

Assistente de pesquisa e pesquisador independente.

BBA & MBA, Universidade de Dhaka.

Ex-professor da East Delta University.

Instrutor de Análise de Dados, Instructory e Udemy.

Freelancer de primeira linha, Upwork.

Mitglied des Editorial Review Board des Virtual Economics & Transnational Marketing Journal.

Herausgeber des Global Journal of Entrepreneurship, Innovation and Leadership.

Assistente editorial da revista para o estudo da educação cooperativa e orientada para a experiência.