Composite-Based Structural Equation Modeling : Analyzing Latent and Emergent Variables
Lingua: inglese
Editore: Guilford Publications Feb 2021, 2021
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Neuware - This book presents powerful tools for integrating interrelated composites--such as capabilities, policies, treatments, indices, and systems--into structural equation modeling (SEM). Jörg Henseler introduces the types of research questions that can be addressed with composite-based SEM and explores the differences between composite- and factor-based SEM, variance- and covariance-based SEM, and emergent and latent variables. Using rich illustrations and walked-through data sets, the book covers how to specify, identify, estimate, and assess composite models using partial least squares path modeling, maximum likelihood, and other estimators, as well as how to interpret findings and report the results. Advanced topics include confirmatory composite analysis, mediation analysis, second-order constructs, interaction effects, and importance-performance analysis. Most chapters conclude with software tutorials for ADANCO and the R package cSEM. The companion website includes data files and syntax for the book's examples, along with presentation slides.…
Codice articolo 9781462545605
- Titolo
- Composite-Based Structural Equation Modeling : Analyzing Latent and Emergent Variables
- Autore
- Jörg Henseler
- Editore
- Guilford Publications Feb 2021
- Anno di pubblicazione
- 2021
- Condizione
- Neu
- Rilegatura
- Buch
- Lingua
- inglese
- ISBN 10
- 1462545602
- ISBN 13
- 9781462545605
- Peso dell'articolo
- 828 grammi
- Dimensioni
- 260x183x24 mm
- Serie
- Libro 25 di 33: Methodology in the Social Sciences
This book presents powerful tools for integrating interrelated composites--such as capabilities, policies, treatments, indices, and systems--into structural equation modeling (SEM). Jörg Henseler introduces the types of research questions that can be addressed with composite-based SEM and explores the differences between composite- and factor-based SEM, variance- and covariance-based SEM, and emergent and latent variables. Using rich illustrations and walked-through data sets, the book covers how to specify, identify, estimate, and assess composite models using partial least squares path modeling, maximum likelihood, and other estimators, as well as how to interpret findings and report the results. Advanced topics include confirmatory composite analysis, mediation analysis, second-order constructs, interaction effects, and importance–performance analysis. Most chapters conclude with software tutorials for ADANCO and the R package cSEM. The companion website includes data files and syntax for the book's examples, along with presentation slides.
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Informazioni sull’autore
Jörg Henseler, PhD, is Full Professor and Chair of Product–Market Relations in the Faculty of Engineering Technology of the University of Twente in The Netherlands. He is also Visiting Professor at NOVA Information Management School, NOVA University of Lisbon, Portugal, and Distinguished Invited Professor in the Department of Business Administration and Marketing at the University of Seville, Spain. His broad-ranging research interests encompass empirical methods of marketing and design research as well as the management of design, products, services, and brands. A highly cited researcher, Dr. Henseler is a leading expert on partial least squares (PLS) path modeling, a composite-based structural equation modeling (SEM) technique that bridges design and behavioral research. He has written dozens of scholarly articles, edited or authored several books, served as guest editor for three special journal issues, and chaired conferences on PLS. He serves on several journal editorial boards and has been an invited speaker on SEM at universities around the world. Dr. Henseler chairs the scientific advisory board for the ADANCO software program and regularly provides seminars on PLS path modeling at the PLS School.
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