نمذجة المعادلات البنائية باستخدام SMRT_PLS _مستوى ثاني
أولاً: اسم الدورة نمذجة المعادلات البنائية باستخدام SMRT_PLS _مستوى ثاني |
||
| ثانياً: ملخص الدورة Course Synopsis | ||
| هذه الدورة تكملة للمستوى الأول لأسس PLS-SEM باستخدام برنامج SmartPLS. لقد تم تصميمه لتعزيز معرفة PLS-SEM لأعضاء هيئة التدريس وطلاب الدكتوراه الذين يرغبون في إتقان طريقة PLS-SEM لتطبيقات البحث الخاصة بهم. يبدأ الجزء الأول من الدورة بخلاصة موجزة لمعايير تقييم النماذج الأساسية والمتقدمة وبعض أدوات النمذجة الإضافية المفيدة مثل IPMA ونموذج القياس من الدرجة الثانية ومتغيرات الوسيطه. سيغطي الجزء الثاني تقييم عدم تجانس البيانات في أشكال مختلفة ، أي الملحوظة، على سبيل المثال، المجموعات المتعددة، والاعتدال، والتأثيرات غير الخطية وغير المرصودة على سبيل المثال، التجزئة باستخدام FIMIX-PLS و PLS-POS. | ||
| ثالثاً: محتويات الدورة Course Contents | ||
| محتويات الدورة |
عدد الساعات |
عدد الجلسات |
| الوحدة الأولى: تحليل خريطة الأداء (IPMA) 1- ملخص قصير عن أساسيات تقييم نموذج PLS-SEM 2- تحليل خريطة الأداء (IPMA) مع تحليل المتغيرات الوسيطة باستخدام برنامج SmartPLS |
(2 ساعة) |
1 |
| الوحدة الثانية: النموذج القياسي من الدرجة الثانية 1- النموذج القياسي من الدرجة الثانية (الجزء الأول والثاني) 2- تدريبات عملية باستخدام برنامج SmartPLS |
(4 ساعة) |
2 |
| الوحدة الثالثة : نموذج تكافؤ القياس (MICOM) 1- نموذج تكافؤ القياس (MICOM) والتحليل متعدد المجموعات. 2- تدريبات باستخدام SmartPLS 3- تحليل المتغيرات المعدلة (تأثيرات التفاعل) |
(4 ساعة) |
2 |
| الوحدة الرابعة : مجموعات الكشف 1- مجموعات الكشف: خليط منتهي المربعات الصغرى الجزئية (FIMIX-PLS). 2- تمارين SmartPLS. 3- الكشف عن المجموعات: التجزئة الموجهة للتنبؤ (PLS-POS) وتمارين SmartPLS |
(4 ساعة) |
2 |
الوحدة الخامسة: مشروع نمذجة المعادلات البنائية باستخدام SMRT_PLS
|
(2 ساعة) |
1 |
|
مجموع الساعات/الجلسات |
16 |
8 |
| رابعاً: نموذج التقييم Assessment Methods Weightage | ||
|
الحضور |
المشاركة | المشروع النهائي |
| 10% | 10% |
80% |
| خامساً: أسلوب وأنشطة التدريب Teaching-Learning Methods | ||
|
محاضرات |
تدريبات عملية | المشروع النهائي |
|
50% |
35% |
15% |
| 8 ساعة | 6 ساعة |
2 |
| سادساً: الفئة المستهدفة Target group | ||
| تشمل هذه الدورة المهتمين بتعلم كيفية استخدام طريقة PLS-SEM في تطبيقات البحث الخاصة بهم. وتقدم لهم المعرفة الأساسية للإحصاءات متعددة المتغيرات حيث تعتبر تقنيات SEM مفيدة لهم. هذه الفئات تشمل: 1- الباحثين في مرحلة الماجستير والدكتوراه. 2- اعضاء الهيئة التعليمية والباحثين . 3- الإحصائيين والعاملين في مراكز البحوث العلمية. |
||
| سابعاً: مخرجات الدورة التدريبية Course Learning Outcomes | ||
تم تصميم هذه الدورة لتعريف المشاركين بإمكانيات استخدام طريقة التحليل متعدد المتغيرات PLS-SEM في أبحاثهم. أهداف هذه الدورة هي (1) توفير المعرفة المتقدمة حول نهج PLS-SEM ، (2) اكتساب رؤى حول طرق التحليل الإضافية في إطار عمل نمذجة PLS-SEM التي تزيد من نجاح النشر، و (3) تحسين نمذجة PLS-SEM والمهارات التحليلية. وبشكل أكثر تحديدًا ، سوف يفهم المشاركون الموضوعات التالية:
|
||
| ثامناً: متطلبات الدورة Prerequisite(s) (if any): | ||
| 1- يجب أن يحضر المتدرب المستوى الأول. 2- يجب أن يمتلك المتدرب معرفة جزئية بالتعامل مع الكمبيوتر. |
||
| تاسعاً: المراجع العلمية References | ||
|
1- Primer on Partial Least Squares Structural Equation Modeling (PLS-SEM). 2- Hair, J. F., Sarstedt, M., Ringle, C. M., & Gudergan, S. P. 2018. Advanced Issues in Partial Least Squares Structural Equation Modeling (PLS-SEM). Thousand Oaks, CA: Sage. 3-Ringle, C. M., and Sarstedt M. (2016). Gain More Insight from Your PLS-SEM Results: The Importance-Performance Map Analysis, Industrial Management & Data Systems, 116(9), 1865-1886 4- Sarstedt, M., Hair, J. F., Nitzl, C., Ringle, C. M., and Howard, M. C. (2020). Beyond a Tandem Analysis of SEM and PROCESS: Use PLS-SEM for Mediation Analyses! International Journal of Market Research, 62(3), 288–299. 5-Sarstedt, M., Ringle, C. M., Cheah, J.-H., Ting, H., Moisescu, O. I., & Radomir, L. (2020). Structural Model Robustness Checks in PLS-SEM, Tourism Economics, 26 (4), 531-554. 6- Sarstedt, M., Hair, J. F., Cheah, J.-H., Becker, J-M., and Ringle, C. M. (2019). How to Specify, Estimate, and Validate Higher-Order Constructs in PLS-SEM. Australasian Marketing Journal, 27(3), 197-211. 7- Becker, J.-M., K. Klein, and M. Wetzels (2012). Formative Hierarchical Latent Variable Models in PLS-SEM: Recommendations and Guidelines, Long Range Planning, 45 (5/6), 359-394. 8-Basco, R., Hair, J.F., Ringle, C.M., and Sarstedt, M. (2021): Advancing Family Business Research Through Modeling Nonlinear Relationships: Comparing PLS-SEM and Multiple Regression. Journal of Family Business Strategy, (forthcoming). 9- Sinkovics, R. R., Henseler, J., Ringle, C. M., and Sarstedt, M. (2016). Testing measurement invariance of composites using partial least squares. International Marketing Review, 33(3), 405-431. 10- Becker, J-M., C.M. Ringle, and M. Sarstedt, M. (2018). Estimating Moderating Effects in PLS-SEM and PLSc-SEM: Interaction Term Generation*Data Treatment, Journal of Applied Structural Equation Modeling,save 2(2), 1-21. 11- Becker, J.-M., Rai, A., Ringle, C. M., and Völckner, F. (2013). Discovering Unobserved Heterogeneity in Structural Equation Models to Avert Validity Threats. MIS Quarterly, 37(3), 665-694. 12- Sarstedt, M., Christian M. Ringle, and Hair, J. F. (2018). Treating Unobserved Heterogeneity in PLS-SEM: A Multi-method Approach. In H. Latan & R. Noonan (Eds.), Partial least squares structural equation modeling: Basic concepts, methodological issues and applications. New York: Springer. |
||
كن أول من يضيف تعليقا.
دورات ذات الصلة
