Director
D. José Luis Roldán Salgueiro
(Administración de Empresas y Marketing)

Unidad Promotora
Departamento de Administración de Empresas y Marketing

Impartición
Del 11/01/2023 al 19/01/2023

Modalidad
A distancia
(Plataforma Virtual US)

Idioma de impartición
Español

420,00 €
(tasas incluidas)

4,00 ECTS

Prácticas
No

Preinscripción
Del 01/11/2022 al 30/12/2022

Matrícula
Del 12/12/2022 al 30/12/2022

954554458
jlroldan@us.es

Objetivos

<p>El presente curso tiene como finalidad: (1) Introducir a los participantes en la modelización en investigación. (2) Presentar los fundamentos básicos en los modelos de ecuaciones estructurales basada en la varianza (PLS-SEM). (3) Iniciarse 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 PLS-SEM. En definitiva, este es un curso para dominar el método de investigación basado en Partial Least Squares (PLS-SEM).</p>

Competencias

Modelización en análisis de datos en investigación

Procedimiento de evaluación

Asistencia

Requisitos

Requisitos específicos de admisión a los estudios

  • Ninguno

Criterios de selección de alumnos

  • Orden de Preinscripción.

Módulos / Asignaturas

Modalidad de impartición: A distancia

Fechas de inicio-fin: 11/01/2023 - 12/01/2023

Contenido

1. Los Modelos de Ecuaciones Estructurales (Structural Equation Models - SEM) 2. Partial Least Squares (PLS) 3. Modelización con PLS 4. Modelos de medida 5. Taxonomía PLS: PLS and PLS consistente (PLSc) 6. Algoritmo básico 7. Factores empíricos a considerar 8. PLS-SEM software 9. Proceso sistemático para la aplicación de PLS-SEM 10. Evaluación de modelos PLS 10.1. Uso de indicadores de bondad de ajuste: análisis de perspectivas 10.2. Valoración del modelo de medida 10.2.1. Modelos de medida de compuestos (modo A) y factores 10.2.2. Modelos de medida de compuestos (modo B) y formativos 10.3. Valoración del modelo estructural 10.3.1. Valoración de posibles problemas de colinealidad en el modelo estructural 10.3.2. Evaluación del signo algebraico, magnitud y significación estadística de los coeficientes path 10.3.3. Valoración del coeficiente de determinación (R2). Descomposición de la varianza 10.3.4. Valoración de los tamaños de los efectos (f2) 10.3.5. Valoración de la relevancia predictiva Q2 y de los tamaños de los efectos q2 10.3.6. Valoración del poder predictivo fuera de la muestra (out-of-sample) por medio de PLSpredict

Modalidad de impartición: A distancia

Fechas de inicio-fin: 18/01/2023 - 19/01/2023

Contenido

1. Constructos multidimensionales 2. Efectos de mediación 3. Variables moderadoras 3.1. Variables categóricas: Comparaciones multigrupo 3.2. Variables continuas: 3.2.1. Tipos de moderaciones 3.2.2. Métodos de moderación 3.2.2.1. Enfoque de producto 3.2.2.2. Enfoque de dos pasos 3.2.2.3. Ortogonalización 4. Mediación moderada

Profesorado

Personal Académico

  • D. Gabriel A. Cepeda Carrión . Universidad de Sevilla - Administración de Empresas y Marketing
  • D. Ignacio 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