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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。

　　本書以淺顯易懂的方式介紹結構方程模型與Amos軟體的操作介面，是一本兼顧理論與實務應用的教材。

　　1.系統而有條理：
　　本書於內容的編排上，對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，可以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。

　　2.實務應用導向：
　　本書每一章中所講述的內容，皆會以實際碩士或期刊論文為範例，實務示範分析過程與結果。且亦附有習題，方便授課教師驗收學生的學習效果。

　　3.影音教學特色：
　　對於每一範例的操作過程與報表解說或內文中需額外講解的部分，皆附有影音檔。藉由影音檔，可促進讀者的學習效率，亦可減輕授課教師於課堂上的負擔。

本書特色

　　■ 以淺顯易懂的方式介紹結構方程模型與Amos軟體，兼顧理論與實務。
　　■ 涉及多重中介、干擾、多群組分析、Bootstrap、測量恆等性與模型泛化等高階議題。
　　■ 適用於博、碩士等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

　　Email: pf.kuan.yu.chen@gmail.com
      
王正華

　　現職：
　　長榮大學企業管理學系 教授

　　學歷：
　　清華大學工業工程研究所 博士

　　Email：huager@mail.cjcu.edu.tw
 

序

Chapter01概 述
1-1 線性迴歸模型
1-2 因素分析
1-3 路徑分析
1-4 結構方程模型的產生

Chapter02結構方程模型簡介
2-1 結構方程模型的基本概念
2-2 結構方程模型的基本原理
2-3 結構方程模型的功能
2-4 結構方程模型的建模過程
2-5 整體模型的評鑑及配適指標
2-6 樣本大小與觀察變數之數目的選取

Chapter03 Amos Graphics 基本操作
3-1 Amos Graphics 之視窗介紹
3-2 Amos Graphics 的主功能表
3-3 繪圖工具箱
3-4 模型資訊視窗
3-5 模型圖繪製區

Chapter04結構方程模型的應用
4-1 結構方程模型的應用分類
4-2 結構方程模型的分析步驟
4-3 概念性模型的界定

Chapter05模型圖的繪製、設定與執行
5-1 範例模型一簡介
5-2 範例模型二簡介
5-3 範例模型三簡介
5-4 繪製與設定模型圖的技巧
5-5 執行結構方程模型分析
5-6 繪製驗證性因素分析模型圖
5-7 繪製結構模型分析圖

Chapter06常態性檢定
6-1 單變數常態性檢定
6-2 多元常態性檢定
6-3 非常態資料的處理
6-4 常態性檢定範例

Chapter07驗證性因素分析
7-1 驗證性因素分析簡介
7-2 探索性與驗證性因素分析的差異
7-3 驗證性因素分析的範例
7-4 執行計算估計
7-5 報表型式
7-6 【Model Fit】目錄的輸出內容
7-7 【Estimates】目錄的輸出內容
7-8 計算組合信度與平均變異抽取量
7-9 測量模型的評鑑
7-10 測量模型的評鑑範例

Chapter08結構模型分析
8-1 潛在變數的路徑分析
8-2 結構模型分析範例
8-3 報表解說
8-4 【Model Fit】目錄的輸出內容
8-5 【Estimates】目錄的輸出內容
8-6 影響效果的分解
8-7 結構模型分析範例

Chapter09模型修正
9-1 模型修正簡介
9-2 模型修正指標
9-3 模型修正範例

Chapter10中介效果的檢驗
10-1 中介效果簡介
10-2 使用階層迴歸分析
10-3 使用結構方程模型
10-4 中介效果的檢驗—Sobel test 法

Chapter11干擾效果的檢驗
11-1 使用階層迴歸分析
11-2 使用多群組結構方程模型
11-3 步驟一：對干擾變數進行分組
11-4 步驟二：檢驗分組的有效性
11-5 步驟三：多群組結構方程模型分析

Chapter12拔靴法
12-1 拔靴法的基本概念
12-2 Bollen-Stine bootstrap 法
12-3 中介效果檢定
12-4 多重中介效果檢定

Chapter13測量恆等性
13-1 測量恆等性簡介
13-2 測量恆等性的檢定
13-3 檢驗測量恆等性的統計方法
13-4 第一個範例模型介紹
13-5 檢驗測量恆等性的範例
13-6 檢驗模型泛化的範例

Appendix 01【 品牌形象、知覺價值對品牌忠誠度關係之研究】原始問卷
Appendix 02【 遊客體驗、旅遊意象與重遊意願關係之研究】 原始問卷
Appendix 03【 景觀咖啡廳意象、知覺價值與忠誠度：轉換成本的干擾效果】原始問卷
Appendix 04【 服務品質、知覺價值、消費者滿意與行為意向關係之研究】原始問卷
Appendix 05服務品質問卷
參考文獻

 

傳統上，研究者在探討變數間的關係時，最常使用的統計方法包括：相關分析、迴歸模型和路徑分析⋯⋯等。然而我們也不難發現，這些方法在運用上往往也存在著許多不足或不合理之處。例如，我們不能拿兩個變數間的相關係數，來當作單方向的因果關係之推論。因為即使兩變數間呈現高度相關時，也可能存在多面向的解釋方式，如兩變數可能「互為」因果關係；或者，此兩變數亦可能是共同受到此兩變數之外的某其它變數之影響等。
 
此外，當我們進行迴歸模型時，雖然能夠將較多的變數同時納入分析與討論，但是由於這些變數之間或許並不存在明確的時間順序，因此將它們之間的關係，莽撞的直接以單方向的因果關係來解釋的話，也是蠻危險的。另外，更令人詬病的是，若以數學的角度來看，迴歸模型的前提假設中，須滿足每個自變數在測量時，不會有測量誤差的存在。然而我們都知道，在社會科學領域的相關研究中，很多變數都是屬於不可直接測量的潛在變數（latent variable，如忠誠度、滿意度⋯等），這些潛在變數卻都存在著測量誤差。因此，這個前提假設很難在社會科學領域的相關研究中獲得滿足。
 
再者，較為複雜的路徑分析技術，雖然已克服了迴歸模型中未能考慮變數間之時間先後順序的缺點，而已能將變數客觀的、按事件發生的先後順序而建立關係，進而間接的推論變數間之單方向因果關係。但是，令人遺憾的是，路徑分析中所使用的變數，也存在著與迴歸模型一樣的先天缺陷，即假設變數是沒有測量誤差的。

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結構方程模型：運用AMOS分析 電子書 下載 mobi epub pdf txt 2024

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