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Joseph F. Hair / G. Tomas M. Hult / Christian M. Ringle / Marko Sarstedt / Nicole F. Richter / Sven Hauff

Partial Least Squares Strukturgleichungsmodellierung. PLS-SEM

Eine anwendungsorientierte Einführung

Vahlen Franz GmbH
2024

Taschenbuch
349 Seiten
ISBN 9783800671458

Vorteile * Einführung in das führende Softwareprogramm zur Schätzung von PLS-basierten Strukturgleichungsmodellen * Mit zahlreichen Grafiken, Tabellen und Illustrationen Zum Werk Die Partial Least Squares Strukturgleichungsmodellierung (PLS-SEM) hat sich in der wirtschafts- und sozialwissenschaftlichen Forschung als geeignetes Verfahren zur Schätzung von Kausalmodellen behauptet. Dieses Buch liefert eine anwendungsorientierte Einführung in die PLS-SEM. Der Fokus liegt auf den Grundlagen des Verfahrens und deren praktischer Umsetzung mit Hilfe der SmartPLS-Software. Das Konzept des Buches setzt dabei auf einfache Erläuterungen statistischer Ansätze und die anschauliche Darstellung zahlreicher Anwendungsbeispiele anhand einer einheitlichen Fallstudie. Viele Grafiken, Tabellen und Illustrationen erleichtern das Verständnis der PLS-SEM. Zudem werden dem Leser herunterladbare Datensätze, Aufgaben

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und weitere Fachartikel zur Vertiefung angeboten. SmartPLS ist das führende Softwareprogramm zur Schätzung von PLS-basierten Strukturgleichungsmodellen. Zur Neuauflage Neben neuen Metriken zur Evaluation reflektiver Messmodelle (RhoA, HTMT) und des Strukturmodells (Analyse der prädiktiven Validität mit der PLSpredict-Prozedur; Metriken für Modellvergleiche) werden neue Richtlinien zur Bestimmung der Stichprobengröße, Verwendung von Single-Item- Messungen und Sekundärdaten behandelt. Wie in der Vorauflage werden alle Analysen anhand der weit verbreiteten SmartPLS-Software illustriert. Im Gegensatz zur aktuellen englischsprachigen Auflage wird die deutsche Neuauflage hierbei SmartPLS 4 nutzen, welche sich in der Handhabung grundsätzlich von der Vorversion unterscheidet. Zielgruppe Lehrende und Studierende der Wirtschafts- und Sozialwissenschaften, Praktiker

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