O modelamento de equações estruturais representa um dos mais recentes desenvolvimentos entre as técnicas de análise de dados multivariadas e tem recebido atenção crescente junto aos pesquisadores da área de gestão da TI.
O modelamento de equações estruturais tem sido a técnica de análise de dados em dissertações e teses orientadas pelo Prof Renato Moraes. Este tema, portanto, faz parte da rotina de seu grupo de pesquisa. Grupo no qual o Prof. Hugo Watanuki fez sua dissertação e está desenvolvendo sua tese. Este curso está fortemente ligado às atividades de pesquisa do Prof Renato Moraes e que são desenvolvidas no âmbito do Programa de Pós Graduação em Engenharia de Produção de USP.


DATA*

Turma 01 – 07 de outubro de 2020
Quartas-feiras– 18h30 às 22h30

*As datas estão sujeitas a alterações com prévio aviso.


INVESTIMENTO

Mensalidade= 2 x R$ 450,00
Investimento total à vista: R$ 900,00
(*)
valores sujeitos a alterações.


PARA QUEM O CURSO É INDICADO

Professores universitários, alunos de pós-graduação, e pesquisadores em geral.


O QUE VOCÊ VAI APRENDER

Conceitos e aplicações do método, algoritmo e métodos de análise (modelo reflexivo e formativo), limitações do método e exercícios práticos.


PROGRAMA

 

  1. Visão geral do método de modelamento de equações estruturais

  2. Mensuração com constructos reflexivos

  3. Mensuração com constructos formativos

  4. Avaliação do modelo estrutural

  5. Efeitos mediadores

  6. Efeitos moderadores

  7. Constructos de segunda ordem

  8. Elaboração de um projeto de pesquisa


 AVALIAÇÃO

  • Avaliação da aprendizagem será baseada em exercícios e trabalhos individuais e em grupo.


CORPO DOCENTE

Prof. Dr. Renato de Oliveira Moraes
Possui graduação em Engenharia de Produção pela Universidade de São Paulo (1988) e doutorado em Administração pela Universidade de São Paulo (2004). Possui 16 anos de experiência no ensino superior, é professor do Departamento de Engenharia de Produção da Universidade de São Paulo onde participa do grupo de Gestão da Tecnologia da Informação. Seus interesses de pesquisa incluem Gestão da TI, Gestão da Inovação, Gestão de Projetos e Análise Multivariada de Dados.

 

 

Local: Online