Formation Modèles d’Équations Structurelles avec SMART PLS
Cette formation fournit une introduction approfondie aux modèles d'équations structurelles (SEM) en utilisant SMART PLS.
Les participants apprendront à installer et utiliser SMART PLS, créer et estimer des modèles simples et complexes, ainsi qu'interpréter et valider les résultats.
Le cours couvre également l'analyse de médiation et de modération, et la communication des résultats.
En utilisant SMART PLS, les participants seront capables de construire des modèles SEM robustes pour des analyses avancées en recherche et en pratique professionnelle.
Introduction à SMART PLS
- Installation et interface utilisateur
- Navigation de base et fonctionnalités principales
- Construction d’un diagramme de chemin
- Spécification des variables et des relations
- Estimation des paramètres
- Création et estimation d’un modèle de mesure simple
- Interprétation des résultats
Modélisation et Analyse Avancée avec SMART PLS
- Spécification des Modèles Complexes
- Modèles à plusieurs facteurs
- Modèles hiérarchiques
- Modèles de chemin (Path Analysis)
- Estimation et Validation des Modèles PLS
- Conditions d’identification
- Méthodes d’estimation spécifiques à PLS
- Évaluation de la qualité de l’ajustement
Validation des Modèles PLS
- Critères d’ajustement (GoF, AVE, Composite Reliability)
- Analyse de la fiabilité et de la validité
- Modification des Modèles PLS
- Modification Indices
- Ajout et suppression de chemins
- Re-spécification des modèles et ré-estimation
- Application des concepts de validation et modification à un modèle complexe
Analyse de Médiation et de Modération avec PLS
- Concepts de médiation et de modération
- Modèles de médiation et de modération dans SMART PLS
Rapport et Communication des Résultats PLS
- Structuration d’un rapport de SEM avec PLS
- Présentation des résultats à différents publics (académiques, professionnels)
Autre(s) cours dans cette catégorie
→ Formation Python et science des données – Tour complet
→ Formation Python débutant | en ligne | Montréal | Québec
→ Formation Python : finance et séries chronologiques
Préalables :
- Connaissance de base en statistiques
- Compétences élémentaires en informatique
Objectifs :
- Comprendre les principes de base de SMART PLS
- Créer et estimer des modèles d'équations structurelles
- Valider et modifier des modèles PLS
- Appliquer des analyses de médiation et de modération
- Structurer et communiquer les résultats des modèles SEM
Montréal :
16/09/2024 au 17/09/202430/09/2024 au 01/10/2024
07/10/2024 au 08/10/2024
15/10/2024 au 16/10/2024
Québec :
09/09/2024 au 10/09/202423/09/2024 au 24/09/2024
30/09/2024 au 01/10/2024
Gatineau / Ottawa :
16/09/2024 au 17/09/202409/09/2024 au 10/09/2024
23/09/2024 au 24/09/2024
Moncton :
09/09/2024 au 10/09/2024Classe virtuelle (en ligne) :
16/09/2024 au 17/09/202430/09/2024 au 01/10/2024
07/10/2024 au 08/10/2024
15/10/2024 au 16/10/2024
833 $
par participant.e
686 $
Promotion d'été :,
s'applique
aux formations à distance,
le paiement doit se faire directement sur notre site
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Durée :2 jour(s)
Horaires : 9h-16h30, 2 pauses café, 1 heure pour dîner.
Lieux: Montréal, Gatineau / Ottawa , ville de Québec.
Prix régulier: 981 $
*Le tarif préférentiel s'applique si vous inscrivez au moins deux participants à la même session.
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