Le equazioni strutturali Partial Least Squares

Joseph F. Hair, Tomas M. Hult, Christian Ringle, Marko Sarstedt, Francesca Magno, Fabio Cassia, Francesco Scafarto

Le equazioni strutturali Partial Least Squares

Introduzione alla PLS-SEM

Il manuale – la versione italiana del bestseller A Primer on Partial Least Squares Structural Equation Modeling – rappresenta una guida ai concetti e alle applicazioni dei modelli di equazioni strutturali di tipo PLS, permettendo al lettore di comprendere e applicare correttamente e in autonomia questo metodo.

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Printed Edition

38.00

Pages: 340

ISBN: 9788891791818

Edition: 1a edizione 2020

Publisher code: 1585.14

Availability: Buona

Pages: 340

ISBN: 9788835104582

Edizione:1a edizione 2020

Publisher code: 1585.14

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Format: PDF con DRM for Digital Editions

Info about e-books

Pages: 340

ISBN: 9788835104599

Edizione:1a edizione 2020

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Format: ePub con DRM for Digital Editions

Info about e-books

Questo manuale, versione italiana del bestseller A Primer on Partial Least Squares Structural Equation Modeling, presenta con un linguaggio accessibile e con un approccio orientato alla pratica il metodo noto come Partial Least Squares Structural Equation Modeling (PLS-SEM), o modelli di equazioni strutturali basati sui minimi quadrati parziali.
Questo metodo sta conoscendo una rapidissima diffusione in una grande varietà di discipline, dal marketing al management, dall'international business al turismo e, in generale, nelle scienze sociali.
Alla base di questa popolarità sta la capacità della PLS-SEM di coniugare rigore scientifico e facilità di applicazione, superando alcuni limiti tipici delle tecniche statistiche tradizionali (legate, ad esempio, ai requisiti di numerosità minima del campione o di complessità massima del modello).
Il manuale rappresenta una guida ai concetti e alle applicazioni dei modelli di equazioni strutturali di tipo PLS, permettendo al lettore di comprendere e applicare correttamente e in autonomia questo metodo. L'approccio orientato alla pratica si concretizza anche nell'illustrazione di un caso (con l'impiego del software SmartPLS 3) attraverso il quale vengono applicati i concetti presentati in ciascun capitolo.

Joseph F. Hair, Jr. è professore di Marketing, direttore DBA e Cleverdon Chair of Business presso il Mitchell College of Business della University of South Alabama.

G. Tomas M. Hult è professore e Byington Endowed Chair in International Business e direttore dell'International Business Center presso l'Eli Broad College of Business presso la Michigan State University.

Christian M. Ringle è professore di Management presso la Hamburg University of Technology (Germania) e Conjoint Professor presso la University of Newcastle (Australia).

Marko Sarstedt è professore di Marketing presso la Otto-von-Guericke University di Magdeburg (Germania) e Conjoint Professor presso la University of Newcastle (Australia).

Francesca Magno è ricercatrice di Economia e Gestione delle Imprese presso il Dipartimento di Scienze Aziendali dell'Università degli Studi di Bergamo.

Fabio Cassia è professore associato di Economia e Gestione delle Imprese presso il Dipartimento di Economia Aziendale dell'Università degli Studi di Verona.

Francesco Scafarto è ricercatore confermato di Economia e Gestione delle Imprese presso il Dipartimento di Management e Diritto dell'Università degli Studi di Roma "Tor Vergata".

Joseph F. Hair, Jr., G. Tomas M. Hult, Christian M. Ringle, Marko Sarstedt,Prefazione all'edizione originale
Francesca Magno, Fabio Cassia, Francesco Scafarto, Prefazione all'edizione italiana
Un'introduzione ai modelli di equazioni strutturali
(Anteprima del capitolo; Cosa sono i modelli di equazioni strutturali?; Considerazioni sull'utilizzo dei modelli di equazioni strutturali; Le equazioni strutturali basate sul metodo dei minimi quadrati parziali (Partial Least Squares); PLS-SEM, CB-SEM e regressioni basate sulla somma dei punteggi; Organizzazione dei capitoli successivi; Sintesi del capitolo; Domande di ripasso; Domande di ragionamento critico; Parole chiave; Letture consigliate)
Specificare il path model ed esaminare i dati
(Anteprima del capitolo; Fase 1: la specificazione del modello strutturale; Fase 2: la specificazione dei modelli di misurazione; Fase 3: la raccolta e la valutazione dei dati; Illustrazione del caso di studio: la specificazione del modello PLS-SEM; La creazione di un path model con il software Smart-PLS; Sintesi del capitolo; Domande di ripasso; Domande di ragionamento critico; Parole chiave; Letture consigliate)
Stimare il path model
(Anteprima del capitolo; Fase 4: la stima del modello e l'algoritmo PLS-SEM; Illustrazione del caso di studio: la stima del path model PLS (fase 4); Sintesi del capitolo; Domande di ripasso; Domande di ragionamento critico; Parole chiave; Letture consigliate)
Valutare i risultati della PLS-SEM (Parte I): i modelli di misurazione riflessiva
(Anteprima del capitolo; Una panoramica della fase 5: la valutazione dei modelli di misurazione; Fase 5a: la valutazione dei risultati nei modelli di misurazione riflessiva; Sintesi del capitolo; Domande di ripasso; Domande di ragionamento critico; Parole chiave; Letture consigliate)
Valutare i risultati della PLS-SEM (Parte II): i modelli di misurazione formativa
(Anteprima del capitolo; Fase 5b: la valutazione dei risultati nei modelli di misurazione formativa; Illustrazione del caso di studio: la valutazione dei modelli di misurazione formativa; Sintesi del capitolo; Domande di ripasso; Domande di ragionamento critico; Parole chiave; Letture consigliate)
Valutare i risultati della PLS-SEM (Parte III): il modello strutturale
(Anteprima del capitolo; Fase 6: la valutazione dei risultati PLS-SEM del modello strutturale; Illustrazione del caso di studio: come riportare i risultati PLS-SEM del modello strutturale; Sintesi del capitolo; Domande di ripasso; Domande di ragionamento critico; Parole chiave; Letture consigliate)
Analisi di mediazione e di moderazione
(Anteprima del capitolo; La mediazione; La moderazione; Sintesi del capitolo; Domande di ripasso; Domande di ragionamento critico; Parole chiave; Letture consigliate)
Una panoramica sui metodi avanzati
(Anteprima del capitolo; Analisi della mappa importanza-performance; I modelli a componenti gerarchiche; L'analisi confermativa delle tetradi; Trattare l'eterogeneità osservata e non osservata; L'invarianza dei modelli di misurazione; I minimi quadrati parziali coerenti o consistenti; Sintesi del capitolo; Domande di ripasso; Domande di ragionamento critico; Parole chiave; Letture consigliate)
Glossario
Bibliografia.

Serie: Strumenti per la ricerca psico-sociale: di base e applicata

Subjects: Mathematics and Geometry - Branding. Consumer studies. Market research - Research Methods: Theories and Techniques - Methodology and Techniques of Social Research

Level: Textbooks

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