نمذجة المعادلات البنائية باستخدام SMRT_PLS _مستوى أول
|
||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| 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- أعضاء الهيئة التعليمية والباحثين. 3- الإحصائيين والعاملين في مراكز البحوث العلمية. |
||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| سادساً: مخرجات الدورة التدريبية Course Learning Outcomes | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| تم تصميم هذه الدورة لتعريف المشاركين بإمكانيات استخدام طريقة التحليل متعدد المتغيرات PLS-SEM في أبحاثهم. تهدف هذه الدورة إلى توفير (1) مقدمة منهجية متعمقة في نهج PLS-SEM (طبيعة النمذجة السببية ، والأهداف التحليلية ، وبعض الإحصائيات) ، (2) تقييم نتائج القياس ، و (3) تقييم نتائج النموذج الهيكلي. وبشكل أكثر تحديدًا ، سوف يفهم المشاركون الموضوعات التالية: 1- تطوير النموذج وأساسيات PLS-SEM ونماذج المتغيرة الكامنة 2- التقييم وكتابه نتائج القياس والنموذج الهيكلي بما في ذلك Bootstrapping 3- تحليل النتائج الموجه للتنبؤ بما في ذلك PLSpredict 4- معايير جديدة لتقييم النموذج مثل HTMT للصلاحية التمييزية وجودة الملاءمة (على سبيل المثال، SRMR) ومقارنة النماذج واختيار النموذج. |
||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| سابعاً: متطلبات الدورة Prerequisite(s) (if any): | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| 1- يجب أن يمتلك المتدرب خلفية بسيطة عن الإحصاء الوصفي والاستدلالي. 2- يجب أن يمتلك المتدرب معرفة جزئية بالتعامل مع الكمبيوتر. |
||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| ثامناً: المراجع العلمية References | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||
|
1- Primer on Partial Least Squares Structural Equation Modeling (PLS-SEM). 2- Hair, J. F., Sarstedt, M., Ringle, C. M., & Mena, J. A. (2012). An Assessment of the Use of Partial Least Squares Structural Equation Modeling in Marketing Research. Journal of the Academy of Marketing Science, 40(3), 414-433. 3- Hair, J. F., Ringle, C. M., & Sarstedt, M. (2011). PLS-SEM: Indeed, a Silver Bullet. Journal of Marketing Theory and Practice, 19(2), 139-151 4- Hair, J. F., Risher, J. J., Sarstedt, M., & Ringle, C. M. (2019). When to Use and How to Report the Results of PLS-SEM. European Business Review, 31(1), 2-24. 5- Sarstedt, M., Ringle, C. M., & Hair, J. F. (2017). Partial Least Squares Structural Equation Modeling. In Homburg, C., Klarmann, M., & Vomberg, A. (Eds.), Handbook of Market Research. Cham: Springer, 1-40. 6- Sarstedt, M., Hair, J. F., Ringle, C. M., Thiele, K. O., & Gudergan, S. P. (2016). Estimation Issues with PLS and CBSEM: Where the Bias Lies! Journal of Business Research, 69(10), 3998-4010. 7- Rigdon, E. E., Becker, J.-M., and Sarstedt, M. (2019). Factor Indeterminacy as Metrological Uncertainty: Implications for Advancing Psychological Measurement. Multivariate Behavioral Research, 54(3), 429-443. 8- Becker, J.-M. and Ismail, I. R. (2016), Accounting for Sampling Weights in PLS Path Modeling: Simulations and Empirical Examples, European Management Journal, 34(6), 606-617. 9- Henseler, J., Ringle, C. M., & Sarstedt, M. 2015. A New Criterion for Assessing Discriminant Validity in Variance-based Structural Equation Modeling. Journal of the Academy of Marketing Science, 43(1), 115-135. 10- Shmueli, G., Sarstedt, M., Hair, J. F., Cheah, J.-H., Ting, H., & Ringle, C. M. (2019). Predictive model assessment in PLS-SEM: Guidelines for using PLSpredict. European Journal of Marketing, 53(11), 2322-2347. |
||||||||||||||||||||||||||||||||||||
كن أول من يضيف تعليقا.
دورات ذات الصلة
