Director
D. Gabriel A. Cepeda Carrión
(Administración de Empresas y Marketing)
Unidad Promotora
Departamento de Administración de Empresas y Marketing
Impartición
Del 04/04/2019 al 11/04/2019
Modalidad
A distancia
(Plataforma Virtual US)
Idioma de impartición
Español
220,00 €
(tasas incluidas)
2,00 ECTS
Prácticas
No
Preinscripción
Del 30/01/2019 al 15/03/2019
Matrícula
Del 01/03/2019 al 15/03/2019
Objetivos
<p>El presente curso tiene como finalidad:1. Introducir a los participantes en la modelización en investigación2. Presentar los fundamentos básicos en los modelos de ecuaciones estructurales basada en la varianza (Partial Least Squares- PLS)3. lniciarse en el manejo y comprensión de metodologías cuantitativas basadas en modelos de ecuaciones estructurales basados en la varianza.4. Profundizar en los últimos avances sobre modelización con PLSEn definitiva, este es un curso para dominar el método de investigación basado en Partial Least Squares (PLS-SEM)</p>
Procedimiento de evaluación
Asistencia, Pruebas, Trabajos
Requisitos
Requisitos específicos de admisión a los estudios
- Ninguno
Módulos / Asignaturas
Modalidad de impartición: A distancia
Fechas de inicio-fin: 04/04/2019 - 04/04/2019
Horario: en
Contenido
Introducción a la modelización
Variables observables vs variables latentes
La naturaleza epistomológica de las variables latentes
Constructos de orden superior y dimensiones
Relaciones directas, mediadas y moderadas
Del modelo a los datos: diseño de modelos
Modelización de estudios en proyecto aportados por los participantes
Los modelos de ecuaciones estructurales (MEE) (Structural equation models) PLS y modelos
basados en covarianzas (MBC)
PLS: La modelización flexible
Condiciones de aplicación de la modelizacio¿n flexible (PLS)
Adecuación de la modelización flexible (PLS) al campo de investigación de las Ciencias Sociales
Modalidad de impartición: A distancia
Fechas de inicio-fin: 11/04/2019 - 11/04/2019
Horario: en
Contenido
Análisis e interpretación de un modelo PLS.
Evalucion del ajuste del modelo global
Evaluación del modelo de medida.
Indicadores compuestos Modo A: Fiabilidad individual del ítem, fiabilidad del constructo (consistencia interna), varianza extraída media, validez discriminante.
Indicadores compuestos Modo B: Directrices para el desarrollo y evaluación de compuestos Modo B: Análisis de multicolinealidad (FIV, índices de condición y de proporción de la varianza).
Evaluación del modelo estructural
Varianza explicada de las variables endógenas (R2)
Coeficientes path estandarizados
Pruebas de remuestreo (Bootstrap)
Generación de intervalos de confianza mediante la técnica bootstrap
Importancia del efecto de una variable latente sobre un constructo dependiente (indicador f2)
Test de predictibilidad del modelo (test de Stone-Geisser, Q2) Análisis e interpretación de un modelo PLS.
Ejemplo de aplicación.
Análisis prácticos con Smart PLS
Profesorado
Personal Académico
- D. Gabriel A. Cepeda Carrión . Universidad de Sevilla - Administración de Empresas y Marketing
- D. José Luis Roldán Salgueiro . Universidad de Sevilla - Administración de Empresas y Marketing
Profesorado
- D. Gabriel A. Cepeda Carrión . Universidad de Sevilla - Administración de Empresas y Marketing
- D. José Luis Roldán Salgueiro . Universidad de Sevilla - Administración de Empresas y Marketing