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dc.contributor.CRUESPUNIVERSIDADE ESTADUAL DE CAMPINASpt_BR
dc.contributor.authorunicampSilva, Dirceu da-
dc.typeArtigopt_BR
dc.titleSmartPLS 3: especificação, estimação, avaliação e relatopt_BR
dc.title.alternativeSmartPLS 3: specification, estimation, evaluation and reportingpt_BR
dc.contributor.authorBido, Diogenes de Souza-
dc.contributor.authorSilva, Dirceu da-
dc.subjectModelos de equações estruturaispt_BR
dc.subject.otherlanguageStructural equation modelingpt_BR
dc.description.abstractA modelagem de equações estruturais com estimação por mínimos quadrados parciais (PLS-SEM) tem sido empregada nas mais variadas áreas de pesquisa, aumentando a quantidade de artigos publicados com o uso desse método de modo exponencial. Há vários motivos para que isso esteja ocorrendo, mas um deles é o fato do software SmartPLS ter facilitado o uso do PLS-SEM. Este artigo tem o objetivo de apresentar sete exemplos didáticos com conjuntos de dados reais e disponíveis àqueles que queiram aprender ou ensinar PLS-SEM, tratando de temas como: avaliação do modelo de mensuração, avaliação do modelo estrutural, multicolinearidade, variável latente de segunda ordem, mediação, moderação com variável numérica e categórica (MGA – multi-group analysis).pt_BR
dc.relation.ispartofAdministraçãopt_BR
dc.publisher.cityRio de Janeiro, RJpt_BR
dc.publisher.countryBrasilpt_BR
dc.publisherAssociação Nacional dos Cursos de Graduação em Administraçãopt_BR
dc.date.issued2019-
dc.date.monthofcirculationmaio/ago.pt_BR
dc.language.isoporpt_BR
dc.description.volume20pt_BR
dc.description.issuenumber2pt_BR
dc.description.firstpage488pt_BR
dc.description.lastpage536pt_BR
dc.rightsAbertopt_BR
dc.sourceWOSpt_BR
dc.identifier.issn2177-6083pt_BR
dc.identifier.eissn2358-0917pt_BR
dc.identifier.doi10.13058/raep.2019.v20n2.1545pt_BR
dc.identifier.urlhttps://raep.emnuvens.com.br/raep/article/view/1545pt_BR
dc.description.sponsorshipCONSELHO NACIONAL DE DESENVOLVIMENTO CIENTÍFICO E TECNOLÓGICO - CNPQpt_BR
dc.description.sponsordocumentnumber314242/2018-0; 311530/2018-4pt_BR
dc.date.available2020-05-08T00:07:46Z-
dc.date.accessioned2020-05-08T00:07:46Z-
dc.description.provenanceSubmitted by Thais de Brito Barroso (tbrito@unicamp.br) on 2020-05-08T00:07:46Z No. of bitstreams: 0. Added 1 bitstream(s) on 2020-08-27T19:16:58Z : No. of bitstreams: 1 000484421600009.pdf: 1540003 bytes, checksum: c90d5b0460d77598416c31ffac474726 (MD5)en
dc.description.provenanceMade available in DSpace on 2020-05-08T00:07:46Z (GMT). No. of bitstreams: 0 Previous issue date: 2019en
dc.identifier.urihttp://repositorio.unicamp.br/jspui/handle/REPOSIP/340397-
dc.contributor.departmentDepartamento de Ensino e Práticas Culturaispt_BR
dc.contributor.unidadeFaculdade de Educaçãopt_BR
dc.description.abstractalternativeThe structural equation modeling with partial least squares estimation (PLS-SEM) has been used in a wide variety of research areas, increasing the number of articles published using this method in an exponential way. There are several reasons for this to be happening, but one of them is the fact that the SmartPLS software facilitated the use of PLS-SEM. This article aims to present seven didactic examples with real data sets available to those who want to learn or teach PLS-SEM, dealing with such topics as measurement model evaluation, structural model evaluation, multicollinearity, second-order latent variable, mediation, moderation with numerical and categorical variables (MGA - multi-group analysis)pt_BR
dc.subject.keywordSmartPLS 3pt_BR
dc.subject.keywordPartial least quarespt_BR
dc.identifier.source000484421600009pt_BR
dc.creator.orcid0000-0003-3267-511Xpt_BR
dc.type.formArtigopt_BR
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