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Modèles d'équations structurelles - Partial Least Squares PLS-SEM (Broché)

3e édition

Joseph F. Hair, Jr, G. Tomas M. Hult, Christian M. Ringle, Marko Sarstedt, Gulliver Lux

  • PU de Provence

  • Paru le : 17/08/2022
Cette troisième édition de Modèles d'équations structurelles Partial Least Squares (PLS-SEM) (1ère édition française) guide les lecteurs dans l'apprentissage... > Lire la suite
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Cette troisième édition de Modèles d'équations structurelles Partial Least Squares (PLS-SEM) (1ère édition française) guide les lecteurs dans l'apprentissage et la maîtrise des techniques de cette approche. Les auteurs s'appuient sur leurs années de recherche et d'enseignement pour communiquer les principes fondamentaux de la méthode PLS-SEM dans un langage simple et expliquer les détails de cette méthode, en limitant l'utilisation des équations mathématiques.
Une étude de cas sur la réputation des entreprises suit les différentes étapes de l'application de cette méthode afin de faciliter l'apprentissage des lecteurs. Des objectifs d'apprentissage, des questions de révision et de réflexion, ainsi que l'identification des termes-clés aident les lecteurs à consolider leurs connaissances. Dans cette nouvelle édition, de nouveaux sujets ont été ajoutés tout au long du texte, dont un chapitre révisé et étendu sur la médiation, des recherches récentes sur les fondements de la méthode PLS, des descriptions détaillées de recherches résumant les avantages et les limites de la méthode PLS et une couverture étendue de concepts et de méthodes plus avancés.
Il s'agit notamment des mesures du pouvoir prédictif interne et externe à l'échantillon, des construits d'ordre supérieur, de l'analyse multigroupe, de l'analyse de condition nécessaire et de l'endogénéité.

Fiche technique

  • Date de parution : 17/08/2022
  • Editeur : PU de Provence
  • Collection : Travail & gouvernance
  • ISBN : 979-10-320-0378-7
  • EAN : 9791032003787
  • Format : Grand Format
  • Présentation : Broché
  • Nb. de pages : 378 pages
  • Poids : 0.62 Kg
  • Dimensions : 16,0 cm × 24,0 cm × 2,4 cm

À propos des auteurs

Joseph Hair est titulaire de la chaire en gestion Cleverdon au Mitchell College of Business, University of South Alabama. Il a été reconnu par Clarivate pour être dans le top 1% mondial des professeurs de gestion et d'économie. Il est l'auteur de plus de 75 livres et publié de nombreux articles dans des revue spécialisées. Tomas Hult est professeur et titulaire de la chaire Byington, Michigan State University.
Reconnu en 2016 comme professeur distingué par l'Academy of Marketing Science/CUTCO-Vector, il est membre élu de l'Academy of International Business et se classe parmi les 10 premiers chercheurs en marketing selon "World Ranking of Scientists". Christian Ringle est professeur de management à l'université d'Hambourg et professeur adjoint à l'université de Waikato. Depuis 2018, il est membre de la liste des chercheurs les plus cités de Clairvate Analytics.
En 2014, il a cofondé SmartPLS, un logiciel pour l'application de la méthode PLS-SEM. Marko Sarstedt est professeur titulaire de la chaire de marketing à l'université Ludwig-Maximilians de Munich et professeur adjoint à l'université Babes-Bolyai de Cluj. Il est le 2e chercheur le plus influent en Allemagne, Autriche et Suisse selon FAZ 2020. Il est cité par Clarivate Analytics, parmi les "chercheurs scientifiques les plus influents au monde".
Gulliver Lux est professeur agrégé à l'Ecole des sciences de la gestion de l'université du Québec à Montréal. Ses recherches et publications s'inscrivent dans la champ critique du contrôle de gestion et du pilotage de la performance. Il est récipiendaire de plusieurs subventions du conseil de recherche en sciences humaines du Canada. Julien Troiville est maître de conférence à l'université de Rennes 1, France et chercheur au CREM-UMR CNRS 6211.
Ses recherches ont été publiées dans plusieurs revues de marketing. Il est par ailleurs membre du comité scientifique de la Conférence Internationale PLS2020 dédiée à l'approche PLS-SEM.
Joseph F. Hair, Jr et G. Tomas M. Hult - Modèles d'équations structurelles - Partial Least Squares PLS-SEM.
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