Grundlagen von SmartPLS 4: Für Forschung und Datenanalyse

PLS-SEM ist ein zusammengesetzter Ansatz für SEM, der darauf abzielt, die erklärte Varianz abhängiger Konstrukte im Pfadmodell zu maximieren. Forscher und Praktiker nutzen PLS-SEM, insbesondere wenn sie Studien zu Erfolgsfaktoren und den Quellen von Wettbewerbsvorteilen durchführen.

Im Vergleich zu anderen REM-Techniken ermöglicht PLS-SEM den Forschern, sehr komplexe Modelle mit vielen Konstrukten und Indikatorvariablen zu schätzen. Darüber hinaus ermöglicht PLS-SEM die Abschätzung reflektierender und formativer Konstrukte und bietet generell viel Flexibilität in Bezug auf die Datenanforderungen. Das Ziel von PLS-SEM ist die Erklärung von Varianzen (vorhersageorientierter Charakter der Methodik) und nicht die Erklärung von Kovarianzen (theoretische Überprüfung über Kovarianz-basiertes REM, CB-SEM). Die Anwendung der PLS-SEM-Methode ist von hohem Interesse, wenn die Annahmen des CB-SEM verletzt und die vorgeschlagenen Ursache-Wirkungs-Beziehungen nicht ausreichend untersucht werden.

Der Kurs umfasst folgende Aspekte:

• Warum ist eine Datenanalyse erforderlich?

• Grundlegende Konzepte im Zusammenhang mit SEM

• Datenanalyse mit SPSS und SmartPLS

• Analyse des Messmodells

• Analyse des Strukturmodells

• Analyse des Mediators/Moderators

• Erweiterte Probleme in SmartPLS

• Erklärung im APA-Stil

• Echte Übung mit Fiverr-Projekten

• Erste Schritte mit Fiverr-Gigs

• Tipps und Tricks und viele mehr

Zu den Kursfunktionen gehören unter anderem:

• Wettbewerbsvorteil bei der Verfolgung von Promotion und Master

• Erforderliches Werkzeug für wissenschaftliche Veröffentlichungen

• Hohe Akzeptanzrate bei Top-Fachzeitschriften

• Einfache Erklärung der statistischen Analyse

• Fokus auf Theorie und Praxis

• Werden Sie ein globaler Datenanalyst und Freiberufler

• Ausgezeichnete Carrier-Möglichkeit

• Große Nachfrage auf lokalen und globalen Märkten

Softwarepaket: SmartPLS 4, SPSS 25.0

Wer sollte teilnehmen?

Forscher, Fakultätsmitglieder, Universitätsstudenten und Einzelpersonen, die sich mit modernen statistischen Techniken beschäftigen oder sich dafür interessieren

Voraussetzung: Grundkenntnisse in multivariaten Techniken wie Faktorenanalyse und multipler Regression.

Dank und Grüße

Shahedul Hasan

Wissenschaftliche Mitarbeiterin und unabhängige Forscherin.

BBA & MBA, Universität von Dhaka.

Ehemaliger Dozent an der East Delta University.

Data Analysis Instructor, Instructory und Udemy.

Bestbewerteter Freiberufler, Upwork.

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

Herausgeber des Global Journal of Entrepreneurship, Innovation and Leadership.

Redaktionsassistentin der Zeitschrift für das Studium der kooperativen und erlebnisorientierten Bildung.