A Primer on Partial Least Squares Structural Equation Modeling (PLS-SEM)
Autor Christian M. Ringle, G. Tomas M. Hult, Joe Hair, Marko Sarstedten Limba Engleză Paperback – 19 mai 2016
Nivel de studiu: licență și master. A Primer on Partial Least Squares Structural Equation Modeling (PLS-SEM) reprezintă un punct de referință metodologic pentru studenții și cercetătorii din științele sociale care doresc să stăpânească modelarea prin ecuații structurale fără a fi descurajați de un formalism matematic excesiv. Merită menționat că autorii, printre care se numără Joe Hair și Christian M. Ringle, au reușit să traducă conceptele statistice riguroase într-un limbaj direct, axat pe aplicabilitatea practică. Ne-a atras atenția modul în care volumul integrează software-ul SmartPLS 3, transformând teoria în instrumente de lucru imediate.
Structura cărții este didactică și progresivă: începe cu o introducere în principiile SEM, continuă cu specificarea modelelor de măsurare și se finalizează cu estimarea modelelor de parcurs (path models). Un element distinctiv al acestei ediții este studiul de caz despre reputația corporativă, care traversează toate capitolele, oferind o coerență rară în manualele de statistică. Reținem, de asemenea, extinderea capitolului dedicat medierii și noile precizări privind distincția dintre PLS-SEM și CB-SEM, esențiale pentru o selecție corectă a metodei de cercetare.
Cititorii familiarizați cu Structural Equation Modelling with Partial Least Squares Using Stata and R de Mehmet Mehmetoglu vor aprecia în acest volum abordarea mai puțin dependentă de codul de programare și mai mult orientată către interfața vizuală și interpretarea conceptuală. Lucrarea se înscrie organic în opera autorilor, completând titluri precum State of the Art in Partial Least Squares Structural Equation Modeling (PLS-SEM), dar păstrând un caracter introductiv și aplicat, ideal pentru cei care fac primii pași în domeniu.
Preț: 514.11 lei
Preț vechi: 558.82 lei
-8%
Carte disponibilă
Livrare economică 09-23 mai
Livrare express 25 aprilie-01 mai pentru 36.66 lei
Specificații
ISBN-10: 148337744X
Pagini: 384
Dimensiuni: 154 x 229 x 22 mm
Greutate: 0.56 kg
Ediția:2 Revised edition
Editura: Sage Publications, Inc
Locul publicării:Thousand Oaks, United States
De ce să citești această carte
Această carte este esențială pentru cercetătorii care au nevoie de o metodă flexibilă de analiză a datelor, în special când lucrează cu eșantioane mici sau modele complexe. Cititorul câștigă o înțelegere clară a algoritmului PLS-SEM și abilitatea de a utiliza SmartPLS 3 în mod autonom. Este recomandată celor care preferă o abordare pragmatică și vizuală în detrimentul demonstrațiilor matematice abstracte.
Despre autor
Christian M. Ringle este profesor titular și director al Institutului pentru Managementul Resurselor Umane și Organizații la Universitatea Tehnologică din Hamburg (TUHH). Cu un doctorat obținut la Universitatea din Hamburg și o vastă experiență ca profesor invitat la instituții de prestigiu precum University of Newcastle, Ringle este unul dintre dezvoltatorii principali ai metodei PLS-SEM. Expertiza sa în managementul organizațional și metode de cercetare este reflectată în contribuția sa la dezvoltarea software-ului SmartPLS, fiind un autor prolific în domeniul sustenabilității și al modelării matematice aplicate în afaceri.
Descriere scurtă
Changes in the 2nd edition include:
- an overview of the latest research on composite-based modelling
- more coverage of the distinction between PLS-SEM and CB-SEM
- introduction of a new criterion for discrimination validity assessment
- revision and extension of the chapter on mediation
- extended description of moderation
- a brief introduction to some more advanced techniques
Recenzii
Cuprins
What Is Structural Equation Modeling?
Considerations in Using Structural Equation Modeling
Structural Equation Modeling With Partial Least Squares Path Modeling
PLS-SEM, CB-SEM, and Regressions Based on Sum Scores
Organization of Remaining Chapters
Chapter 2: Specifying the Path Model and Examining Data
Stage 1: Specifying the Structural Model
Stage 2: Specifying the Measurement Models
Stage 3: Data Collection and Examination
Case Study Illustration: Specifying the PLS-SEM Model
Path Model Creation Using the SmartPLS Software
Chapter 3: Path Model Estimation
Stage 4: Model Estimation and the PLS-SEM Algorithm
Case Study Illustration: PLS Path Model Estimation (Stage 4)
Chapter 4: Assessing PLS-SEM Results Part I: Evaluation of Reflective Measurement Models
Overview of Stage 5: Evaluation of Measurement Models
Stage 5a: Assessing Results of Reflective Measurement Models
Case Study Illustration—Reflective Measurement Models
Running the PLS-SEM Algorithm
Reflective Measurement Model Evaluation
Chapter 5: Assessing PLS-SEM Results Part II: Evaluation of the Formative Measurement Models
Stage 5b: Assessing Results of Formative Measurement Models
Bootstrapping Procedure
Bootstrap Confidence Intervals
Case Study Illustration—Evaluation of Formative Measurement Models
Chapter 6: Assessing PLS-SEM Results Part III: Evaluation of the Structural Model
Stage 6: Assessing PLS-SEM Structural Model Results
Case Study Illustration—How Are PLS-SEM Structural Model Results Reported?
Chapter 7: Mediator and Moderator Analysis
Mediation
Moderation
Chapter 8: Outlook on Advanced Methods
Importance-Performance Map Analysis
Hierarchical Component Models
Confirmatory Tetrad Analysis
Dealing With Observed and Unobserved Heterogeneity
Consistent Partial Least Squares