Inicio:
Del Jueves, 4 de Julio de 2019 al Viernes, 5 de Julio de 2019

Precio:
420,00 €

Precio Alumni Asociado:
273,00 €

Precio Alumni No Asociado:
357,00 €

Horario:

4 y 5 de julio de  8.30  a 14.30 h.

Introducción a la modelización Partial Least Squares. (PLS) path-modeling

#ESICexecutive

El objetivo de este curso es el de dotar a los asistentes de una formación práctica y aplicada que permita familiarizarse con los modelos de ecuaciones estructurales basados en la varianza, concretamente la modelización PLS. La técnica Partial Least Squares (PLS) path-modeling, también llamada PLS-SEM se ha convertido en una herramienta metodológica de gran utilidad y aceptación a la hora de realizar estudios empíricos de investigación en ciencias sociales.

Los modelos de ecuaciones estructurales, en adelante MEE (structural equation modeling, SEM) se han convertido en uno de los desarrollos recientes más importantes en el campo del análisis estadístico multivariante. En los últimos años, su uso se ha extendido considerablemente entre las ciencias sociales y especialmente en las áreas de dirección de empresas, marketing y economía.

El seminario constará de una breve aproximación teórica hacia los modelos de ecuaciones estructurales, centrándonos concretamente en la técnica PLS. Una vez sentadas las bases teóricas de la técnica, el seminario tendrá un carácter eminentemente práctico consistente en la construcción y análisis de varios modelos, así como consejos para la presentación de los resultados.

Los MEE son técnicas multivariantes que combinan aspectos de la regresión múltiple (examinando relaciones de dependencia) y análisis factorial (que representan conceptos inmedibles –factores- con variables múltiples) para estimar una serie de relaciones de dependencia interrelacionadas simultáneamente.

Los MEE analizan de forma simultánea, sistemática e integradora:

  • El modelo de medida. 
  • El modelo estructural.

 

 

A quién va dirigido:

Este curso resulta de especial interés para todos aquellos investigadores, docentes y doctorandos que pretendan publicar papers en revistas científicas de impacto utilizando la metodología PLS.


Objetivos:

  • Conocer y aprender los conceptos básicos de los modelos de ecuaciones estructurales y, concretamente de la modelización PLS.

  • Aprender a construir, analizar e interpretar un modelo PLS.

  • Llevar a cabo una práctica real con el desarrollo de una investigación científica utilizando el software SmartPLS.

  • Familiarizarse con la elaboración de la estructura de un artículo científico utilizando la técnica PLS.

 


¿Por qué en ESIC?

Tendencias y novedades empresariales.

Especialización.

Formatos flexibles: presenciales, online y blended learning.

Actualización de conocimientos y desarrollo de habilidades.

Tema 1:

  • Introducción a la modelización.
  • Variables observables vs variables latentes.
  • Constructos de orden superior y dimensiones.
  • Relaciones directas, de mediación y de moderación.
  • Del modelo a los datos: diseño de modelos.

 

Tema 2:

  • Introducción a los modelos de ecuaciones estructurales (MEE) (Structural equation models). 
  • Los MEE basados en covarianzas (MBC).
  • Los MEE basados en la varianza (MBV): PLS, la modelización flexible.
  • Adecuación de la técnica PLS al campo de investigación de las Ciencias Sociales.

 

Tema 3:

  • Análisis e interpretación de un modelo PLS.
  • Evaluación 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).

 

Tema 4:

  • 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.
  • Últimos desarrollos y aplicaciones avanzadas de PLS.

 

Tema 5:

  • Casos Prácticos.
  • Ejemplo de aplicación.
  • Análisis prácticos con SmartPLS.
  • Revisión de aplicaciones de PLS en revistas indexadas en el SSCI-JCR.
  • Cómo presentar los resultados PLS.

 

 



*Claustro y programa sujetos a posibles modificaciones.

SOLICITA MÁS INFORMACIÓN

Info CONTACTA CON NOSOTROSInfo