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

Unidad Promotora
Departamento de Administración de Empresas y Marketing

Impartición
Del 17/02/2025 al 03/03/2025

Modalidad
A distancia
(Plataforma Virtual US)

Idioma de impartición
Español

420,00 €
(tasas incluidas)


4,00 ECTS


Prácticas
No

Preinscripción
Del 01/01/2025 al 06/02/2025

Matrícula
Del 18/01/2025 al 06/02/2025

954554458

Objetivos


<p>El presente curso tiene como finalidad profundizar en los últimos avances sobre modelización avanzada con Partial Least Squares Structural Equation Modeling (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: 17/02/2025 - 18/02/2025

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: 24/02/2025 - 25/02/2025

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

  • Dª. Carmen María Felipe Llanos . Universidad de Sevilla - Administración de Empresas y Marketing
  • 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