Descripción metodológica del modelo de ecuaciones estructurales con el método de estimación de mínimos cuadrados parciales

Descripción del Articulo

Universidad Nacional Agraria La Molina. Facultad de Economía y Planificación. Departamento Académico de Estadística e Informática
Detalles Bibliográficos
Autor: Mamani Tone, Edith Rita
Formato: tesis de grado
Fecha de Publicación:2017
Institución:Universidad Nacional Agraria La Molina
Repositorio:UNALM-Institucional
Lenguaje:español
OAI Identifier:oai:repositorio.lamolina.edu.pe:20.500.12996/3275
Enlace del recurso:https://hdl.handle.net/20.500.12996/3275
Nivel de acceso:acceso abierto
Materia:Métodos estadísticos
Modelos econométricos
Análisis de datos
Perú
Modelo de ecuaciones estructurales
Métodos de estimación de mínimos cuadrados parciales
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spelling a0b08609-759f-400c-a949-e0711077d994Mamani Tone, Edith Rita2018-05-14T15:56:13Z2018-05-14T15:56:13Z2017E10-M35-T BAN UNALMhttps://hdl.handle.net/20.500.12996/3275Universidad Nacional Agraria La Molina. Facultad de Economía y Planificación. Departamento Académico de Estadística e InformáticaLa presente monografía estudia la Descripción Metodológica del Modelo de Ecuaciones Estructurales con el Método de Estimación de Mínimos Cuadrados Parciales. En el primer capitulo se describe detalladamente la sustentación teórica del Modelo de Ecuaciones Estructurales; en el capítulo 2 se describe el Método de Mínimos Cuadrados Parciales (PLS); en capítulo 3 se describe la Metodología detallando los pasos del Modelo de Ecuaciones Estructurales por el Método de Mínimos Cuadrados Parciales y en el capítulo 4 se observa la Aplicación, paso a paso en un caso para ejemplificar la metodología. Se concluyó los modelos de ecuaciones estructurales SEM es una extensión de la regresión múltiple, se aplica esta técnica para encontrar relaciones entre variables observables y no observables llamadas (latentes) para pasar posteriormente a estimar los parámetros. tiene como objetivo la predicción, no es preciso que los datos provengan de una distribución normal y puede aplicarse a estudios de muestras pequeñas, permite estimar modelos muy complejos con muchas variables latentes y medibles. En la aplicación de la descripción metodológica se realizó un estudio empírico el segundo semestre de 2013 sobre una muestra correspondiente a 300 alumnos universitarios chilenos con acceso a bases de datos científicas. Para los cálculos de PLS se utilizó el software WarpPLS 4.0. Los resultados del ejemplo en el análisis de PLS del caso indicaron la buena capacidad predictiva del modelo de investigación, y a su vez, la explicación del análisis logró ejemplificar en forma clara la metodología propuesta.The present monograph studies the Methodological Description of the Model of Structural Equations with the Method of Estimation of Partial Least Squares. In the first chapter the theoretical support of the Structural Equation Model is described in detail; Chapter 2 describes the Partial Least Squares Method (PLS); In Chapter 3 the Methodology is described, detailing the steps of the Structural Equation Model by the Partial Least Squares Method and in Chapter 4 the Application is observed, step by step in a case to exemplify the methodology. The structural equation models were concluded. SEM is an extension of the multiple regression, this technique is applied to find relations between observable and unobservable variables called (latent) to later pass to estimate the parameters. it has as its objective the prediction, it is not necessary that the data come from a normal distribution and it can be applied to studies of small samples, it allows to estimate very complex models with many latent and measurable variables. In the application of the methodological description, an empirical study was conducted in the second semester of 2013 on a sample corresponding to 300 Chilean university students with access to scientific databases. The WarpPLS 4.0 software was used for the PLS calculations. The results of the example in the PLS analysis of the case indicated the good predictive capacity of the research model, and in turn, the explanation of the analysis was able to clearly exemplify the proposed methodology.Trabajo de suficiencia profesionalapplication/pdfspaUniversidad Nacional Agraria La MolinaPEinfo:eu-repo/semantics/openAccesshttps://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/Universidad Nacional Agraria La MolinaRepositorio institucional - UNALMreponame:UNALM-Institucionalinstname:Universidad Nacional Agraria La Molinainstacron:UNALMMétodos estadísticosModelos econométricosAnálisis de datosPerúModelo de ecuaciones estructuralesMétodos de estimación de mínimos cuadrados parcialeshttps://purl.org/pe-repo/ocde/ford#4.05.00Descripción metodológica del modelo de ecuaciones estructurales con el método de estimación de mínimos cuadrados parcialesinfo:eu-repo/semantics/bachelorThesisinfo:eu-repo/semantics/publishedVersionSUNEDUEstadística e InformáticaUniversidad Nacional Agraria La Molina. Facultad de Economía y PlanificaciónIngeniero Estadístico e InformáticoTítulo ProfesionalTHUMBNAILmamani-tone-edith-rita.pdf.jpgmamani-tone-edith-rita.pdf.jpgGenerated Thumbnailimage/jpeg3794https://repositorio.lamolina.edu.pe/bitstreams/7b4bf25b-9972-4633-b5be-226e4f51a39d/downloadbea479cf9fc21368b8ff9c65a1b2382dMD56E10-M35-T-resumen.pdf.jpgE10-M35-T-resumen.pdf.jpgGenerated Thumbnailimage/jpeg3861https://repositorio.lamolina.edu.pe/bitstreams/8f827780-9f74-4fc3-8394-66a6d7e8a2c8/download6948801996a271cef434626cad275a7bMD58ORIGINALmamani-tone-edith-rita.pdfmamani-tone-edith-rita.pdfTexto completoapplication/pdf900229https://repositorio.lamolina.edu.pe/bitstreams/f226779a-352f-46aa-a402-d7bf9e8631ac/download9e844927c55fcc2b58fb699cc4066040MD53E10-M35-T-resumen.pdfE10-M35-T-resumen.pdfResumenapplication/pdf69408https://repositorio.lamolina.edu.pe/bitstreams/c3c94b85-6dd1-419c-bfd5-fdec383f286e/downloadea1f9d598e11f67c5f670f4929098d5fMD55LICENSElicense.txtlicense.txttext/plain; charset=utf-81683https://repositorio.lamolina.edu.pe/bitstreams/bfac857f-9506-4139-a571-6d8e978f27a7/download85e652b8dfa19b82485c505314e0a902MD52TEXTmamani-tone-edith-rita.pdf.txtmamani-tone-edith-rita.pdf.txtExtracted texttext/plain64743https://repositorio.lamolina.edu.pe/bitstreams/779b045f-eac9-4662-a196-960390e05c12/download5a64d1ed82994f2d2194e5395d8781a5MD54E10-M35-T-resumen.pdf.txtE10-M35-T-resumen.pdf.txtExtracted texttext/plain4103https://repositorio.lamolina.edu.pe/bitstreams/e0e04fb4-dbb1-4275-a40e-1eb49d4de8e4/download9fd05cfae52baaa3722d9c297a4aa287MD5720.500.12996/3275oai:repositorio.lamolina.edu.pe:20.500.12996/32752025-06-13 16:15:55.41https://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/info:eu-repo/semantics/openAccessopen.accesshttps://repositorio.lamolina.edu.peRepositorio Universidad Nacional Agraria La Molinadspace@lamolina.edu.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