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  • Partial Least Squares Strukturgleichungsmodellierung (PLS-SEM): Eine anwendungsorientierte Einführung

    Partial Least Squares Strukturgleichungsmodellierung (PLS-SEM) by Hair, Joseph; Hult, G. Tomas M.; Ringle, Christian M.;

    Eine anwendungsorientierte Einführung

      • Kiadói listaár EUR 39.80
      • Az ár azért becsült, mert a rendelés pillanatában nem lehet pontosan tudni, hogy a beérkezéskor milyen lesz a forint árfolyama az adott termék eredeti devizájához képest. Ha a forint romlana, kissé többet, ha javulna, kissé kevesebbet kell majd fizetnie.

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    A termék adatai:

    • Kiadó Vahlen
    • Megjelenés dátuma 2017. június 28.

    • ISBN 9783800653607
    • Kötéstípus Puhakötés
    • Terjedelem314 oldal
    • Méret 242x159x16 mm
    • Súly 581 g
    • Nyelv német
    • Illusztrációk m. zahlr. Abb.
    • 0

    Kategóriák

    Hosszú leírás:

    ???

    Die Partial Least Squares Strukturgleichungsmodellierung (PLS-SEM) hat sich in der wirtschafts- und sozialwissenschaftlichen Forschung als geeignetes Verfahren zur Schätzung von Kausalmodellen behauptet. Dank der Anwenderfreundlichkeit des Verfahrens und der vorhandenen Software ist es inzwischen auch in der Praxis etabliert.

    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, Videos, Aufgaben und weitere Fachartikel zur Vertiefung angeboten. Damit eignet sich das Buch hervorragend für Studierende, Forscher und Praktiker, die die PLS-SEM zur Gewinnung von Ergebnissen mit den eigenen Daten und Modellen nutzen möchten.

    SmartPLS ist das führende Softwareprogramm zur Schätzung von PLS-basierten Strukturgleichungsmodellen. Die Erläuterungen und die im Buch vorgeschlagenen Vorgehensweisen spiegeln den aktuellen Stand der Forschung wider.


    Das Autorenteam

    Joseph F. Hair, Jr. ist Professor für Marketing an der University of South Alabama und mit mehr als 50 veröffentlichten Büchern, darunter das mit über 140.000 Zitationen als weltweites Standardwerk zu bezeichnende Buch "Multivariate Data Analysis", einer der führenden Experten auf dem Gebiet der anwendungsorientierten Statistik.

    G. Thomas Hult ist Professor für Marketing und International Business am Eli Broad College of Business an der Michigan State University und mit mehr als 31.000 Zitationen bei Google Scholar einer der meist zitierten Forscher in den Wirtschaftswissenschaften, der sich in seiner Forschung intensiv mit verschiedenen Verfahren der SEM auseinandersetzt.

    Christian M. Ringle ist Professor für Betriebswirtschaftslehre und Leiter des Instituts für Personalwirtschaft und Arbeitsorganisation an der Technischen Universität Hamburg (und assoziierter Professor an der University of Newcastle in Australien), Mitentwickler von SmartPLS und einer der prominentesten Vertreter der PLS-SEM in der weltweiten Forschungslandschaft.

    Marko Sarstedt ist Professor für Marketing an der Otto-von-Guericke Universität Magdeburg (und assoziierter Professor an der University of Newcastle in Australien), laut Handelsblatt-Ranking einer der führenden Junior-Marketingforscher und einer der prominentesten Vertreter der PLS-SEM in der weltweiten Forschungslandschaft.

    Nicole F. Richter ist Professorin für International Business an der University of Southern Denmark und beschäftigt sich seit ihrer Habilitation am Institut von Prof. Ringle in ihren Publikationen kritisch mit dem Einsatz statistischer Verfahren in der internationalen Managementforschung.

    Sven Hauff vertritt aktuell die Professur für Arbeit, Personal und Organisation an der Helmut-Schmidt-Universität in Hamburg und wendet seit seiner Dissertation die PLS-SEM in verschiedenen Forschungs- und Publikationsprojekten an.

    Több