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結構方程模型(Structural Equation Model,SEM)結合了傳統統計學上的因素分析與路徑分析技術，是一種運用統計學中的假設檢定方法對有關現象的內在結構理論，進行分析的一種統計方法。

　　本書以實務面學習結構方程模型分析的初衷而編寫。期盼有心學習結構方程模型分析的研究者能更簡單、更有效率的理解其概念，並運用於實際的論文研究中。相信對於初次接觸結構方程模型的初學者而言，皆能透過書中實際的論文範例而理解結構方程模型的基本概念，並學會運用SmartPLS執行結構方程模型分析的過程。

　　內容的編排上，於每一統計方法先簡略闡述其基本概念與理論，然後介紹該方法的功能與應用，最後透過範例介紹怎樣去做。對於想快速入門的讀者，可先從範例部分開始掌握基本的資料處理和分析技巧，而後讀者若有興趣可以再專研其理論部分。

本書特色

　　■透過書中實際的論文範例，理解結構方程模型的基本概念，並學會運用SmartPLS執行結構方程模型分析的過程。
　　■可做為「應用統計學」、「高階統計學」等課程之教材；適用於專題研究、學術論文寫作之指引。
　　■附範例、習題，方便授課教師驗收學生學習成果。
　　■所有範例皆附教學影音檔，促進讀者學習效率，減輕授課教師負擔。
 

作者簡介

陳寬裕

　　現職：
　　屏東科技大學 休閒運動健康系 教授

　　學歷：
　　長榮大學 經營管理研究所 博士
　　嘉義大學 觀光休閒研究所 博士班
　　清華大學 工業工程研究所 碩士
　　臺灣大學 大氣科學系       學士

　　著作：
　　《應用統計分析：SPSS的運用》
　　《論文統計分析實務：SPSS與AMOS的運用》
　　《結構方程模型：運用AMOS分析》
　　《結構方程模型分析實務：SPSS與SmartPLS的運用》

　　Email: pf.kuan.yu.chen@gmail.com
 

自序
使用本書前

第一章 問卷資料檔的建立
1-1 李克特量表
1-2 範例問卷的結構
1-3 製作問卷的編碼格式表
1-4 將Excel資料檔匯入至SPSS
第一章習題

第二章 資料的編輯和轉換
2-1 資料常態性的檢測
2-2 離群值檢測
2-3 橫向計算
2-4 反向題重新計分
2-5 資料分組
2-6 計算分組平均數
第二章習題

第三章 基本統計分析
3-1 製作基本資料分析表
3-2 描述性統計資料
3-3 標準化值
第三章習題

第四章 信度分析
4-1 信度簡介
4-2 測量信度的方法
4-3 以信度分析刪除不適切題項
4-4 求取構面的信度
第四章習題

第五章 效度與探索性因素分析
5-1 效度的意義與種類
5-2 探索性因素分析的意義
5-3 因素分析的數學模型
5-4 因素分析的相關概念
5-5 因素分析的基本步驟
5-6 以因素分析法進行項目分析
5-7 評估初步的建構效度
5-8 共同方法變異
5-9 有關因素分析的忠告
第五章習題

第六章 相關分析
6-1 相關分析的前提假設
6-2 相關係數的計算
6-3 相關分析的範例
6-4 收斂效度與區別效度的檢測
6-5 偏相關分析
第六章習題

第七章 平均數的差異性比較
7-1 推論統計與參數檢定
7-2 參數之假設檢定
7-3 兩個獨立樣本之平均值比較
7-4 單因子變異數分析的基本概念
7-5 單因子變異數分析的基本步驟
7-6 單因子變異數分析範例
第七章習題

第八章 項目分析
8-1 項目分析的執行策略
8-2 遺漏值數量評估法
8-3 描述性統計評估法
8-4 內部一致性效標法（極端組檢驗法）
8-5 項目分析彙整
第八章習題

第九章 統計方法的演進
9-1 線性迴歸模型
9-2 因素分析
9-3 路徑分析
9-4 結構方程模型的產生

第十章 結構方程模型簡介
10-1 結構方程模型的基本概念
10-2 PLS-SEM簡介
10-3 PLS-SEM與CB-SEM的差異
10-4 使用PLS-SEM時的考量
10-5 反映性與形成性
10-6 應用PLS的步驟

第十一章 SmartPLS基本操作
11-1 SmartPLS簡介與安裝
11-2 SmartPLS 3的主視窗
11-3 利用SmartPLS 3建立模型
11-4 PLS Algorithm參數估計方法的設定
11-5 PLS Algorithm的執行結果
11-6 執行Bootstrapping功能
11-7 Bootstrapping的執行結果

第十二章 評鑑反映性測量模型
12-1 反映性測量模型評鑑
12-2 評鑑反映性測量模型

第十三章 評鑑形成性測量模型
13-1 範例模型簡介
13-2 繪製模型圖
13-3 形成性測量模型評鑑

第十四章 評鑑結構模型
14-1 評鑑結構模型簡介
14-2 結構模型的共線性診斷
14-3 路徑係數之顯著性檢定
14-4 評估決定係數（R2值）
14-5 評估效果值 f 2
14-6 評估預測相關性Q2
14-7 評估整體模型配適度
14-8 評鑑結構模型

第十五章 高階模型評鑑
15-1 階層成分模型簡介
15-2 執行階層成分模型的方法
15-3 範例模型簡介
15-4 以重複指標法建立HCM模型
15-5 以兩階段法建立HCM模型

第十六章 中介效果的檢驗
16-1 中介效果簡介
16-2 檢驗中介效果的方法
16-3 本章範例模型介紹
16-4 檢驗中介效果的範例

第十七章 干擾效果的檢驗
17-1 干擾效果簡介
17-2 本章範例模型介紹
17-3 連續型干擾效果
17-4 類別型干擾效果
17-5 多群組分析

參考文獻
附錄
一 品牌形象、知覺價值對品牌忠誠度關係之研究
二 遊客體驗、旅遊意象與重遊意願關係之研究
三 景觀咖啡廳商店意象、知覺價值、忠誠度與轉換成本的關係
四 電信業服務品質問卷
五 澎湖休閒漁業觀光意象原始問卷
六 醫院服務品質問卷

 

基本上，資料輸入完成後，即可以利用SPSS所提供的各種統計功能，依研究者的需求進行統計分析了。但有些時候，由於沒有按照實際研究需求進行抽樣，或在資料分析過程中，研究者為了達到特定的目的需求，往往須要利用既有的資料重新加以分類、計算、重新計分等處理後，再進行統計分析。在這樣的情況下，就需要先對原始資料進行編輯和轉換工作了。

本章內容包括：

(1) 資料常態性的檢測

(2) 離群值檢測

(3) 橫向計算

(4) 反向題重新計分

(5) 資料分組

(6) 計算分組平均數

2-1　資料常態性的檢測

很多連續性數值之統計方法的前提假設（assumption），常假定所處理的資料必須要符合常態分配（normal distribution）的特質。故在進行統計分析前，研究者應先檢測樣本資料是否可以符合此前提假設。如果不符合，則不可以使用該統計方法；而應先進行資料的轉換（transformaiton），使能符合常態分配的特質後，再進行後續的統計分析。

大多數人應該都聽過或了解「常態分配」的意思。譬如說，學生考試的結果一般都是中等成績的學生佔大多數，而考的很差或很優異的學生就佔少數。這種普遍現象，畫出來的次數曲線就像是圖2-1。這是個多麼漂亮的曲線啊！然而在數學上，他背後的函數表示方式卻是有點複雜，如式2-1。此外，「常態分配」的現象或概念似乎也常存在於我們的自然環境及人類社會中，對於這種現象，每個人或多或少都能意識到它的存在，但卻也都有不同的感受。
 

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