Bitte benutzen Sie diese Kennung, um auf die Ressource zu verweisen: http://dx.doi.org/10.25673/78585
Titel: Partial Least Squares Structural Equation Modeling (PLS-SEM) Using R : A Workbook
Autor(en): Hair, Joseph F.In der Gemeinsamen Normdatei der DNB nachschlagen
Hult, G. Tomas M.In der Gemeinsamen Normdatei der DNB nachschlagen
Ringle, Christian M.In der Gemeinsamen Normdatei der DNB nachschlagen
Sarstedt, MarkoIn der Gemeinsamen Normdatei der DNB nachschlagen
Danks, Nicholas P.
Ray, SoumyaIn der Gemeinsamen Normdatei der DNB nachschlagen
Erscheinungsdatum: 2021
Umfang: 1 Online-Ressource(XIV, 197 p. 77 illus., 51 illus. in color.)
Art: Buch
Sprache: Englisch
Herausgeber: Springer International Publishing, Cham
Imprint: Springer, Cham
Serie/Report Nr.: Classroom Companion: Business
Springer eBook Collection
URN: urn:nbn:de:gbv:ma9:1-1981185920-805393
Schlagwörter: Structural Equation Modeling
RStudio
SEMinR package
Zusammenfassung: Partial least squares structural equation modeling (PLS-SEM) has become a standard approach for analyzing complex inter-relationships between observed and latent variables. Researchers appreciate the many advantages of PLS-SEM such as the possibility to estimate very complex models and the method’s flexibility in terms of data requirements and measurement specification. This practical open access guide provides a step-by-step treatment of the major choices in analyzing PLS path models using R, a free software environment for statistical computing, which runs on Windows, macOS, and UNIX computer platforms. Adopting the R software’s SEMinR package, which brings a friendly syntax to creating and estimating structural equation models, each chapter offers a concise overview of relevant topics and metrics, followed by an in-depth description of a case study. Simple instructions give readers the “how-tos” of using SEMinR to obtain solutions and document their results. Rules of thumb in every chapter provide guidance on best practices in the application and interpretation of PLS-SEM.
URI: https://opendata.uni-halle.de//handle/1981185920/80539
http://dx.doi.org/10.25673/78585
Open-Access: Open-Access-Publikation
Nutzungslizenz: (CC BY 4.0) Creative Commons Namensnennung 4.0 International(CC BY 4.0) Creative Commons Namensnennung 4.0 International
Sponsor/Geldgeber: OVGU-Publikationsfonds 2021
Enthalten in den Sammlungen:Fakultät für Wirtschaftswissenschaft (OA)

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