PartialLeast Square (PLS) 偏最小二乘法在SSCI发表的基础与进阶应用

课程礼包：  

1.课后赠送全套视频和资料

2.老师独家讲义及丰富文献资料

讲师介绍：

陈世智老师，现任台湾高雄科技大学资讯管理系副教授。台湾交通大学管理博士与大同大学资讯工程研究所双博士学位，过去曾担任超过10个科研项目主持人。

陈老师近年内发表超过50篇国际期刊，其中31篇为SSCI/SCI；共发表26篇国际研讨会论文，其中4篇得到Best Paper Award（最佳论文奖）；曾担任超过20个SSCI/SCI期刊的审稿人；论文总被引次数超过1200次。

授课特色：

1. 学员将得到第一手完整投稿SSCI /SCI所有完整数据与投稿过程数据。

2. 上课方式生动活泼，举例深入浅出，结合老师自己丰富的投稿和审稿经验进行期刊案例分析；

3. 本课程全程使用SmartPLS (PLS软件)作为分析方法，所用的案例皆使用已发表期刊范例，可完全做出与SSCI期刊等级之分析结果；

4. 上课与学员互动热情，面对提问能知无不言，言无不尽，深受上课学员的喜爱！

5. 透过此一课程，能帮助您顺利完成SSCI论文的写作和投稿！

6. 提供最新管理相关领域之国际期刊投稿资讯，让每个学员都能找到适合自己的投稿期刊；

7. 没有统计软件操作经验者也可参加。

课程大纲：

1. 偏最小二乘法 (PLS)的基本概念
2. PLS在社会科学上的相关发表与应用
3. SmartPLS(PLS软件)的基础操作
4. PLS的测量模型分析 (Measurement Model)分析 (包含Reliability、Convergent Validity、Discriminant Validity、适配度分析等)
5. PLS的结构模型分析(Structural Model Analysis)
6. PLS的中介效果分析 (Mediation Analysis)
7. PLS的多群组比较分析 (Multiple Group Analysis)
8. PLS在现今SSCI发表的应用展示与总检验