SmartPLS 4: para Investigación y Análisis de Datos

PLS-SEM es un enfoque compuesto de SEM que tiene como objetivo maximizar la varianza explicada de constructos dependientes en el modelo de ruta. Los investigadores y profesionales utilizan PLS-SEM, especialmente cuando realizan estudios sobre factores de éxito y fuentes de ventaja competitiva.

En comparación con otras técnicas SEM, PLS-SEM permite a los investigadores estimar modelos muy complejos con muchos constructos y variables indicadoras. Además, PLS-SEM permite estimar constructos reflexivos y formativos y, en general, ofrece mucha flexibilidad en términos de requisitos de datos. El objetivo de PLS-SEM es explicar las varianzas (carácter de la metodología orientado a la predicción) en lugar de explicar las covarianzas (pruebas teóricas mediante SEM basado en covarianzas, CB-SEM). La aplicación del método PLS-SEM es de gran interés si se violan los supuestos de CB-SEM y las relaciones de causa y efecto propuestas no se exploran suficientemente.

El curso incluirá los siguientes aspectos:

• ¿Por qué se requiere el análisis de datos?

• Conceptos básicos relacionados con SEM

• Análisis de datos mediante SPSS y SmartPLS.

• Análisis del modelo de medición.

• Análisis de modelos estructurales.

• Análisis mediador/moderador

• Problemas avanzados en SmartPLS

• Explicación en estilo APA.

• Ejercicio real de proyectos Fiverr.

• Comenzando con los conciertos de Fiverr

• Consejos y trucos y muchos más.

Las características del curso incluyen, entre otras:

• Ventaja competitiva para realizar doctorados y maestrías

• Herramienta necesaria para la publicación académica.

• Alta tasa de aceptación por parte de las principales revistas de negocios

• Fácil explicación del análisis estadístico.

• Centrarse tanto en la teoría como en la práctica.

• Conviértase en analista de datos global y autónomo

• Excelente oportunidad de transportista

• Gran demanda en los mercados locales y globales.

Paquete de software: SmartPLS 4, SPSS 25.0

¿Quién debería asistir?

Investigadores, profesores, estudiantes universitarios y personas involucradas o interesadas en técnicas estadísticas contemporáneas.

Requisito previo: Conocimiento básico de técnicas multivariadas como análisis factorial y regresión múltiple.

Gracias y saludos

Shahedul Hasan

Asistente de Investigación e Investigador Independiente.

BBA y MBA, Universidad de Dhaka.

Ex profesor de la Universidad East Delta.

Instructor de Análisis de Datos, Instructory y Udemy.

Freelancer mejor valorado, Upwork.

Miembro de la Junta de Revisión Editorial, Revista Virtual de Economía y Marketing Transnacional.

Editor, Revista Global de Emprendimiento, Innovación y Liderazgo.

Asistente editorial, Revista para el estudio de la educación cooperativa y experiencial.