توضیحات
آموزش مدل سازی معادلات ساختاری با SmartPLS 4 و SPSS برای تحلیل داده
نام دوره : Essentials of SmartPLS 4: For Research and Data Analysis
پیشنیازها
دانش پایه در فنون آماری چندمتغیره: آشنایی مقدماتی با مفاهیم رگرسیون چندگانه (Multiple Regression) و تحلیل عاملی (Factor Analysis).
مفاهیم مقدماتی آمار استنباطی: درک شاخصهای همبستگی، مقادیر معناداری (P-Value) و تحلیل واریانس.
تجهیزات نرمافزاری: نصب نرمافزارهای SmartPLS (ترجیحاً نسخه ۴) و IBM SPSS Statistics جهت اجرای کارگاههای عملی و پیادهسازی گامبهگام مدلها.
بدون نیاز به پیشزمینه در نرمافزار SmartPLS: تمامی فرآیندهای رسم مدل، برازش، سنجش روابط و تفسیر خروجیها از سطح مقدماتی تشریح میشوند.
توضیحات:
چرا مدلسازی معادلات ساختاری با رویکرد کمترین مربعات جزئی (PLS-SEM) به ابزاری الزامی برای پژوهشگران، دانشجویان دکتری و تحلیلگران آماری تبدیل شده است؟
برخلاف روشهای مبتنی بر کوواریانس (CB-SEM) که بر آزمون سختگیرانه نظریهها و توزیع نرمال متغیرها متمرکز هستند، روش PLS-SEM بر پیشبینی و به حداکثر رساندن واریانس تبیینشده متغیرهای وابسته تأکید دارد.
این ویژگی انعطافپذیری فوقالعادهای در مواجهه با حجم نمونه کم، دادههای غیرنرمال و مدلهای بسیار پیچیده با سازههای چندگانه به محقق میدهد.
این دوره توسط شاهیدول حسن (Shahedul Hasan) — مدرس بینالمللی تحلیل داده، داور و عضو هیئت تحریریه ژورنالهای معتبر بینالمللی و فریلنسر ارشد (Top Rated) در پلتفرمهای جهانی نظیر Upwork و Fiverr — تدریس میشود.
در این آموزش، مباحث تئوریک با دادههای پروژههای تجاری و پایاننامههای واقعی ترکیب شدهاند.
شما نهتنها متدولوژی ترسیم و آزمون فرضیهها در SmartPLS 4 و SPSS را یاد میگیرید، بلکه نحوه گزارشنویسی استاندارد مطابق با شیوهنامه APA و کسب درآمد دلاری از مهارتهای تحلیل آماری را به صورت عملی تجربه خواهید کرد.
سرفصلهای تخصصی و مهارتهای کسبشده
مبانی نظری و ضرورت مدلسازی ساختاری: درک تفاوتهای بنیادین PLS-SEM و CB-SEM، اصول ترسیم مدلهای مفهومی و پاکسازی دادهها در نرمافزار SPSS.
ارزیابی مدلهای اندازهگیری (Measurement Model Analysis): سنجش روایی و پایایی سازهها در مدلهای انعکاسی (Reflective) و تکوینی (Formative)، بررسی بار عاملی، آلفای کرونباخ، پایایی ترکیبی (CR) و روایی همگرا (AVE) و واگرا (HTMT و Fornell-Larcker).
ارزیابی مدل ساختاری (Structural Model Analysis): محاسبه ضریب تعیین ($R^2$)، اندازه اثر ($f^2$)، بررسی همخطی (VIF) و قدرت پیشبینی مدل ($Q^2$) با استفاده از آزمون بوتاسترپینگ (Bootstrapping).
تحلیل متغیرهای میانجی و تعدیلگر (Mediation & Moderation): بررسی اثرات غیرمستقیم، اثر متقابل (Interaction Effects) و تحلیلهای چندگروهی (MGA) در سناریوهای پیچیده پژوهشی.
مباحث پیشرفته در SmartPLS 4: تحلیل متغیرهای مرتبه بالاتر (Higher-Order Constructs)، ارزیابی ناهمگنی پاسخدهندگان (FIMIX) و تکنیکهای نوین ارزیابی مدل.
گزارشنویسی استاندارد به سبک APA: آموزش استخراج جداول و نمودارهای خروجی و درج صحیح آنها در مقالات ISI، پایاننامهها و طرحهای پژوهشی با فرمت استاندارد انجمن روانشناسی آمریکا.
کارگاه درآمدزایی و فریلنسینگ در Fiverr و Upwork: بررسی نمونه پروژههای واقعی کارفرمایان بینالمللی، راهاندازی گیگهای تخصصی تحلیل داده و استراتژیهای تبدیل شدن به تحلیلگر بینالمللی مستقل.
چرا باید در دوره آموزش مدل سازی معادلات ساختاری با SmartPLS 4 و SPSS برای تحلیل داده شرکت کنید؟
افزایش شانس پذیرش مقالات در ژورنالهای معتبر: بهرهگیری از متدولوژی استاندارد و فرمت گزارشنویسی مورد تأیید داوران مجلات رتبه اول بینالمللی (Q1 و Q2).
تسلط بر آخرین نسخه نرمافزار (SmartPLS 4): کار با محیط رابط کاربری جدید، امکانات تحلیل پیشرفته و اتصال همزمان به الگوریتمهای مدرن.
ترکیب مهارت آکادمیک با درآمدزایی ارزی: یادگیری مهارت تبدیل تخصص آماری به یک کسبوکار فریلنسری پرسود در بازارهای کار آزاد جهانی.
دوره آموزش مدل سازی معادلات ساختاری با SmartPLS 4 و SPSS برای تحلیل داده برای چه کسانی مناسب است؟
دانشجویان دورههای کارشناسی ارشد و دکتری (PhD): پژوهشگرانی که برای نگارش رساله و تحلیل دادههای پرسشنامهای به یک راهنمای عملی نیاز دارند.
اعضای هیئت علمی و پژوهشگران مستقل: اساتیدی که قصد دارند مقالات باکیفیت و مستند به تحلیلهای آماری مدرن را در ژورنالهای برتر منتشر کنند.
علاقهمندان به فریلنسینگ و تحلیل داده: افرادی که به دنبال کسب درآمد ارزی از طریق ارائه خدمات تحلیل آماری و مشاوره روش تحقیق در پلتفرمهای بینالمللی هستند.
کارشناسان تحقیقات بازار و تحلیل کسبوکار: متخصصانی که در پی سنجش عوامل موفقیت برند، رضایت مشتریان و تعیین مزیت رقابتی سازمانها هستند.
نقد و بررسیها
هنوز بررسیای ثبت نشده است.