Name: Manual de Partial Least Squares Structural Equation Modeling
Price: 77.87 EUR
Availability: InStock
Author: Joseph F. Hair Jr.; G. Tomas M. Hult; Christian M. Ringle; Marko Sarstedt; Julen Castillo Apraiz; Gabriel A. Cepeda Carrión; José Luis Roldán Salgueiro
ISBN: 9788494799624

portada Manual de Partial Least Squares Structural Equation Modeling

Formato

Libro Físico

Autor

Joseph F. Hair Jr.

Editorial

Omniascience

Año

2019

Idioma

Español

N° páginas

407

Encuadernación

Tapa Blanda

ISBN13

9788494799624

Categorías

Probabilidad y estadística
Matemáticas aplicadas
Matemáticas para ingenieros
Aplicaciones empresariales y de negocios

Manual de Partial Least Squares Structural Equation Modeling

Joseph F. Hair Jr. (Autor) · Omniascience · Tapa Blanda

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Reseña del libro "Manual de Partial Least Squares Structural Equation Modeling"

Este libro es una traducción autorizada por Sage del libro A Primer on Partial Least Squares Structural Equation Modeling (PLS-SEM) 2nd edition.Una guía práctica y accesible para el uso de PLS-SEM para los investigadores en ciencias sociales.Con ejemplos de utilización del programa SmartPLS, el software básico que se usa en la modelización de ecuaciones estructurales partial least squares (PLS-SEM), esta guía práctica proporciona instrucciones precisas sobre cómo aplicar esta técnica estadística en constante evolución para llevar a cabo investigaciones y obtener resultados. Presentando a lo largo de todo el libro los últimos avances en investigación, nuevos ejemplos y explicaciones más amplias, esta segunda edición se ha estructurado para ser fácilmente comprensible por aquellas personas con limitada formación matemática y estadística que buscan oportunidades de investigación.Nuevas funciones clave:1. Un nuevo recorrido por las últimas investigaciones en la modelización basada en compuestos.2. Una nueva explicación más profunda que incorpora los distintos tipos de mediación, procedimientos alternativos, moderación mediada y mediación moderada.3. Análisis de los diferentes métodos para la creación de intervalos de confianza "boostrap", incluye t de Student, sesgo corregido y acelerado y "boostrap" doble. 4. Instrucciones sencillas sobre como usar SmartPLS para generar resultados y preparar manuscritos empleando PLS-SEM para el envío a revistas.5. Reglas prácticas en cada capítulo que ofrecen guías sobre una mejor aplicación e interpretación de PLS-SEM.Para más recursos de PLS-SEM visite study.sagepub.com/hairprimer2e