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萧文龙: How to correctly choose data analyses? CB-SEM,VB-SEM and regression?

manbex官方网站:2019-03-22来源:

报告manbex官方网站:2019年3月25日(星期一)14:30

报告地点:管理学院三楼 第三报告厅

:萧文龙 教授

工作单位:浙江工业大学

举办单位:管理学院

报告人简介

萧文龙教授毕业于美国纽约科技大学(Polytechnic University)计算机科学硕士,台湾中央大学企管博士。业界工作8年,学界工作16年,擅长网路和资料分析,华人中唯一多次登上SmartPLS 官网首页介绍的学者。也是少数同时拥有CB-SEM和PLS-SEM的作者。目前在 Behaviour & Information Technology, Computers in Human Behavior, Scientometrics, Information Technology and People, European Journal of Information Systems, Information & Management等知名期刊和权威期刊有所发表。服务方面:Internet Research(SSCI) guest editor, JIT(SCI) guest editor, JGIM(SSCI) editor。讲学和工作坊于多所高校,包括国立新加坡大学(PACIS 2015)、台湾清华大学、台湾政治大学、台湾中央大学、台湾中正大学、台湾成功大学、台湾中山大学、中山大学、浙江大学、浙江工业大学等知名大学,为结构方程模型教学领域的知名学者。最新出版:统计分析入门与应用—SPSS(中文版)+ SmartPLS 3 (PLS-SEM) 第二版。有来自美国、新加坡、大陆、香港、澳门、台湾等多位知名学者推荐。

报告简介

1. Which data analyses should we choose? CB-SEM, VB-SEM, and regression?

2. The evolution SEM (from regression to SEM)

3. CB-SEM vs. PLS-SEM advantage, disadvantage, and misunderstanding

4. Reflective and Formative construct

5. Model Misspecification problems

6. Hierarchical latent variable model

7. Suggestions for choosing CB-SEM, VB-SEM, and regression

(王刚/文)

编辑:徐小红

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