Purpose: Indirect or mediated effects constitute a type of relationship between constructs that often occurs in partial least squares (PLS) path modeling. Over the past few years, the methods for testing mediation have become more sophisticated. However, many researchers continue to use outdated methods to test mediating effects in PLS, which can lead to erroneous results. One reason for the use of outdated methods or even the lack of their use altogether is that no systematic tutorials on PLS exist that draw on the newest statistical findings. The paper aims to discuss these issues. Design/methodology/approach: This study illustrates the state-of-the-art use of mediation analysis in the context of PLS-structural equation modeling (SEM). Findings: This study facilitates the adoption of modern procedures in PLS-SEM by challenging the conventional approach to mediation analysis and providing more accurate alternatives. In addition, the authors propose a decision tree and classification of mediation effects. Originality/value: The recommended approach offers a wide range of testing options (e.g. multiple mediators) that go beyond simple mediation analysis alternatives, helping researchers discuss their studies in a more accurate way.

Este libro es una traducción autorizada por Sage del libro A Primer on Partial Least Squares Structural Equation Modeling (PLS-SEM) 2nd edition. Una guía práctica y accesible para el uso de PLS-SEM para los investigadores en ciencias sociales.Con ejemplos de utilización del programa SmartPLS, el software básico que se usa en la modelización de ecuaciones estructurales partial least squares (PLS-SEM), esta guía práctica proporciona instrucciones precisas sobre cómo aplicar esta técnica estadística en constante evolución para llevar a cabo investigaciones y obtener resultados. Presentando a lo largo de todo el libro los últimos avances en investigación, nuevos ejemplos y explicaciones más amplias, esta segunda edición se ha estructurado para ser fácilmente comprensible por aquellas personas con limitada formación matemática y estadística que buscan oportunidades de investigación. Nuevas funciones clave: 1. Un nuevo recorrido por las últimas investigaciones en la modelización basada en compuestos. 2. Una nueva explicación más profunda que incorpora los distintos tipos de mediación, procedimientos alternativos, moderación mediada y mediación moderada. 3. Análisis de los diferentes métodos para la creación de intervalos de confianza "boostrap", incluye t de Student, sesgo corregido y acelerado y "boostrap" doble. 4. Instrucciones sencillas sobre como usar SmartPLS para generar resultados y preparar manuscritos empleando PLS-SEM para el envío a revistas. 5. Reglas prácticas en cada capítulo que ofrecen guías sobre una mejor aplicación e interpretación de PLS-SEM. Para más recursos de PLS-SEM visite study.sagepub.com/hairprimer2e

Purpose: Structural equation modelling (SEM) has been defined as the combination of latent variables and structural relationships. The partial least squares SEM (PLS-SEM) is used to estimate complex cause-effect relationship models with latent variables as the most salient research methods across a variety of disciplines, including knowledge management (KM). Following the path initiated by different domains in business research, this paper aims to examine how PLS-SEM has been applied in KM research, also providing some new guidelines how to improve PLS-SEM report analysis.Design/methodology/approach: To ensure an objective way to analyse relevant works in the field of KM, this study conducted a systematic literature review of 63 publications in three SSCI-indexed and specific KM journals between 2015 and 2017.Findings: Our results show that over the past three years, a significant amount of KM works has empirically used PLS-SEM. The findings also suggest that in light of recent developments of PLS-SEM reporting, some common misconceptions among KM researchers occurred mainly related to the reasons for using PLS-SEM, the purposes of PLS-SEM analysis, data characteristics, model characteristics and the evaluation of the structural models.Originality/value: This study contributes to that vast KM literature by documenting the PLS-SEM-related problems and misconceptions. Therefore, it will shed light for better reports in PLS-SEM studies in the KM field.

Este libro es una traducción autorizada por Sage del libro Advanced Issues in Partial Least Squares Structural Equation Modeling. Concebido como una ampliación del Manual de Partial Least Squares Structural Equation Modeling (PLS-SEM) (segunda edición)*, esta guía práctica de fácil manejo abarca contenido avanzado de PLS-SEM para ayudar a los estudiantes e investigadores a aplicar técnicas sobre problemas de investigación y a interpretar oportunamente los resultados. El libro aporta un resumen de conceptos básicos antes de centrarse en aspectos más avanzados. Además, ofrece amplios ejemplos del software SmartPLS 3 (www.smartpls.com) y viene acompañado de bases de datos de descarga gratuita. En el libro se subraya la necesidad de aplicar cuidadosamente cualquier enfoque de PLS-SEM para asegurarnos de que éste encaje con el contexto de investigación y las características de los datos. Características clave: · Uso limitado de fórmulas, ecuaciones, símbolos y notaciones similares que hace que se comprendan los conceptos fácilmente. · Disponibilidad de reglas prácticas en cada capítulo que aportan guías concretas de mejores prácticas para aplicar e interpretar PLS-SEM y preparar artículos para su publicación en revistas científicas. · Empleo de un mismo ejemplo y base de datos a lo largo de todo el libro para facilitar la consistencia en los aspectos relacionados con el caso propuesto. · Conjunto de recursos que se pueden descargar de manera gratuita: bases de datos y proyectos de SmartPLS para practicar las técnicas planteadas. · Manual traducido y actualizado con pies de página con los desarrollos más recientes de PLS-SEM. -------- *Manual de Partial Least Squares Structural Equation Modeling (PLS-SEM) (segunda edición) Hair, J. F., Hult, G. T. M., Ringle, C. M., Sarstedt, M., Castillo Apraiz, J., Cepeda Carrión, G., & Roldán, J. L. (2019). Manual de Partial Least Squares Structural Equation Modeling (PLS-SEM). OmniaScience Scholar, Terrassa, Barcelona.