結構方程模型分析實務 AMOS 的運用
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結構方程模型分析: JASP的運用 (1版)
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【簡介】
⊙系統性內容安排：藉由理論說明→功能與應用介紹→範例操作等步驟，循序漸進協助讀者理解結構方程模型。
⊙實務應用導向：本書各章節所附的範例，皆以實際的碩、博士或期刊論文為範例，實務分析結構方程模型，讓讀者能身歷其境，且各章末皆附有習題，能輔助驗收學習成果。
⊙論文寫作與個案專題者適用：本書內容幾乎涵蓋一般論文或專題中，運用結構方程模型所需用到的各種分析方法，如信效度檢驗、驗證性因素分析、潛在變數的路徑分析、中介與干擾、恆等性檢驗等。
⊙影音教學提升學習效率：範例操作過程、報表解說或內文需要特別講解的部分，皆附有影音教材與簡報檔，幫助讀者理解、減輕授課教師負擔。
【SEM × JASP，讓社科領域的研究、專題分析輕鬆上手】
目前學術界常用以進行結構方程模型分析的軟體，如Amos、Lisrel、SmartPLS等，對未具統計學基礎的讀者而言，學習門檻較高，且軟體費用負擔也不小。本書所介紹的JASP這套開源、免費且跨平臺的統計分析軟體，它簡單易用，適合任一層級的學習者，加上JASP所產生的報表屬學術界通用的APA格式，十分符合製作專題、論文的需求。
本書以淺顯易懂的方式介紹結構方程模型的原理、架構與JASP軟體的操作介面，內容幾乎涵蓋一般論文或專題運用結構方程模型，所需用到的各種分析方法，諸如：多元常態性檢定、驗證性因素分析、收斂效度檢驗、區別效度檢驗、潛在變數的路徑分析、中介效果檢驗、多重中介效果檢驗、多群組分析、干擾效果檢驗、調節式中介效果檢驗、測量恆等性與模型泛化等。
此外，為增進學習效率，作者特別針對每一範例錄製了教學影音檔，無論是操作過程、報表解說或內文中需額外講解的部分，讀者皆可透過掃描書中的QR Code直接觀看教學影音檔。最特別的是，書中所有範例皆是實際碩士論文的原始資料與分析結果，藉由這些範例的引導，讀者可融入研究情境，並順利完成論文或專題的統計分析工作。
【目錄】
第1章 結構方程模型簡介
1-1 結構方程模型的基本概念
1-2 結構方程模型的基本原理
1-3 結構方程模型的功能
1-4 結構方程模型的建模過程
習題
第2章 模型的評鑑及配適指標
2-1 測量模型的評鑑
2-2 結構模型的評鑑
2-3 模型評鑑的主要工作
2-4 樣本數與觀察變數之數量的決定
習題
第3章 結構方程模型的應用
3-1 結構方程模型的應用分類
3-2 結構方程模型的分析步驟
3-3 概念性模型的界定範例
習題
第4章 JASP簡介與建立資料檔
4-1 JASP簡介
4-2 下載JASP軟體、安裝與啟動
4-3 開啟資料檔
4-4 編輯資料
習題
第5章 建立模型
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 Lavaan程式之基本運算子簡介
5-5 利用Lavaan程式建立測量模型
5-6 利用Lavaan程式建立結構模型
習題
第6章 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
習題
第7章 因素分析
7-1 探索性因素分析簡介
7-2 驗證性因素分析簡介
7-3 探索性與驗證性因素分析的差異
7-4 完整的因素分析流程
7-5 以主成份分析法刪除冗題
7-6 探索性因素分析
7-7 驗證性因素分析 133
習題
第8章 結構方程模型分析
8-1 潛在變數的路徑分析
8-2 結構方程模型分析的第一階段
8-3 結構方程模型分析的第二階段
習題
第9章 模型修正
9-1 模型修正簡介
9-2 模型修正指數
9-3 模型修正範例
習題
第10章 中介效果的檢驗
10-1 中介效果簡介
10-2 中介效果的檢驗：Sobel test法
10-3 中介效果的檢驗：Bootstrapping法
10-4 多重中介效果檢定
10-5 平行多重中介效果的檢定
10-6 序列多重中介效果的檢定
習題
第11章 干擾效果的檢驗
11-1 使用多群組結構方程模型檢驗干擾效果
11-2 使用雙平減法檢驗干擾效果
11-3 調節式中介效果檢定
習題
第12章 測量恆等性
12-1 測量恆等性簡介
12-2 測量恆等性的檢定
12-3 檢定測量恆等性的統計方法
12-4 測量恆等性的範例模型介紹
12-5 檢驗測量恆等性的範例
12-6 模型泛化簡介
12-7 檢驗模型泛化的範例
習題
附錄一 品牌形象、知覺價值與品牌忠誠度關係之研究（正式問卷）
附錄二 遊客體驗、旅遊意象與重遊意願關係之研究
附錄三 景觀餐廳意象、知覺價值與忠誠度：轉換成本的干擾效果
附錄四 電信業服務品質問卷（初稿）
附錄五 電信業服務品質問卷（正式）
附錄六 醫院服務品質問卷
附錄七 第一線服務人員工作熱情與情緒耗竭關係之研究：情緒勞務策略的中介角色
參考文獻
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結構方程模型分析實務：SPSS與SmartPLS的運用 (1版)
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書名：結構方程模型分析實務：SPSS與SmartPLS的運用
作者：陳寬裕
出版社：五南
出版日期：2018/09/15
ISBN：9789571198866
內容簡介
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。
目錄
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
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偏最小平方法的結構方程模型(PLS:SEM)：應用SmartPLS（附光碟） (1版)
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Stata在結構方程模型及試題反應理論的應用
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【中文書】
書名：Stata在結構方程模型及試題反應理論的應用
作者：張紹勳
出版社：五南
出版日期：2017/04/01
ISBN：9789571190594
內容簡介
結構方程模型（structural equation modeling, SEM）是一種結合路徑分析（path analysis）與因素分析（factor analysis）的多元統計技術。在社會科學的研究中，除實驗取向的研究之外，其他涉及量化數據的研究，都離不開此一典範的思維模式，因此，我們更可以把他定位成當代量化研究的主要統計方法學典範。
Stata延伸了線性SEM之優點，並且開展出gsem指令來分析廣義SEM，包括：多層次SEM、probit迴歸、重複量數、類別變數、分群組SEM等；可分析的變數類型則包括：類別變數、二分變數、次序變數、計數（count）變數、連續變數等。換言之，Stata 可說是「廣義結構方程模型」最成功的推手。在最新的Stata 14版本中，更增加了IRT四種資料型態：二元、比序、類別及混合模型之建模、報表及IRT曲線特徵圖，大大提昇研究者使用的方便性。
本書提供完整的Stata分析實作範例，從統計方法原理，到軟體操作的流程都予以詳細解說，希望能幫助研究者在自己的專業領域做出有效的整合應用。
本書特色
●一本學通！當代量化研究的主要統計方法學典範：結構方程模型（SEM）。
●扎實的統計方法說明，並提供不同情境的實證分析範例。
●圖片詳解操作流程，無痛學習地表最強統計軟體──Stata。
●本書範例檔案建議使用Stata 13或更新版本執行。
◎隨書附贈資料檔光碟
目錄
自序
Chapter 01 結構方程模型簡介
1-1 結構方程模型之介紹
1-1-1 Generalized SEM 特殊案例的統計分析
1-1-2 SEM 基本概念
1-1-3 SEM 的參數
1-1-4 模型認定：t-rule
1-1-5 Path diagrams 代表的指令意義
1-1-6 SEM 整體適配度的類型
1-1-7 sem/gsem 之事後(Postestimation) 指令
1-1-8 Stata 輸入資料格式(ssd 格式檔)
1-2 Stata gsem 之功能
1-2-1 線性sem 功能
1-2-2 廣義SEM 的課外補充( 相關網站查詢)
Chapter 02 結構方程模型之數學式
2-1 結構方程模型
2-2 因素分析
2-3 探索性因素vs. 驗證性因素分析
2-4 SEM 資料分析流程
2-4-1 SEM 分析流程及信效度公式
2-4-2 SEM 參數標註的寫法
2-4-3 共變數推導的定理
2-4-4 測量模型的檢定
2-5 結構模型分析(SEM)
Chapter 03 Full SEM 分析實例：員工教育訓練
績效評估模型 109
3-0 結構方程模型之重點整理
3-1 員工教育訓練績效之建模
3-1-1 研究背景與動機
3-1-2 研究目的
3-1-3 研究方法與步驟
3-2 研究
3-2-1 研究架構
3-2-2 研究假設
3-2-3 問卷發展與施測
3-2-4 預試(pilot study)
3-2-5 抽樣設計
3-2-6 統計分析法
3-3 樣本特徵分析
3-4 Full SEM 分析結果與討論
3-4-1 結構方程模型實證分析
3-4-2 整體架構直接與間接效果分析
3-4-3 研究假設分析
3-4-4 檢定力(power) 分析
3-4-5 多樣本之交叉效度(Cross-Validation) 分析：測量不變性
Chapter 04 sem 實例分析、Builder 介面操作
4-1 SEM 之適配度、遺漏值
4-1-1 SEM 分析步驟
4-1-2 SEM 之適配度
4-1-3 linear SEM ／廣義gsem 事後檢定之指令
4-1-4 線性SEM 估計法：含遺漏值
4-2 線性SEM 之特殊迴歸
4-2-1 相關分析
4-2-2 多變量迴歸(Multivariate regression)：非線性迴歸
4-2-3 納入測驗信度之迴歸式
4-2-4 驗證因素分析(CFA)：Measurement models
4-2-4a 單因子測量模型(Single-factor measurement model)
4-2-4b Two-factor 測量模型：Equation-level goodness-of-fit
4-2-4c Two-factor 測量模型：Group-level GOF( 交叉效度)
4-2-4d 多樣本Two-factor CFA：Testing parameter equality across groups ( 測量不變性)
4-2-4e 整體goodness-of-fit statistics for linear SEM
4-2-4f 高階驗證因素分析(Higher-order CFA 模型)
4-2-5 階層(Hierarchical) 驗證性因素：Higher-order CFA
4-2-6a 完整(full) 結構模型：panel data 模型的信度及穩定度
4-2-6b panel data 模型：Modification indices
4-2-7a 單層(One-level) 之中介效果
4-2-7b Two-level 之中介(Mediation) 效果
4-2-8 MIMIC 模型及Residual analysis for linear SEM
4-2-9 潛在成長曲線模型(Latent growth curve models)
4-2-10 Correlated uniqueness 模型：Multitrait-Multimethod (MTMM)
4-2-11 似不相關迴歸模型(Seemingly Unrelated Regression)
4-2-12 非遞迴模型的穩定性：直接／間接效果
Chapter 05 Generalized SEM 之分析
5-1 認識Generalized SEM
5-1-1 Generalized SEM 的介紹
5-1-2 廣義gsem 與線性sem 指令，二者的差異比較
5-1-3 Generalized SEM 的分配(Family)
5-1-4 Generalized SEM 的特性
5-1-5 gsem 指令之事後檢定
5-2 測量模型(generalized response)
5-2-1 單因子measurement model (generalized response)
5-2-2 雙因子measurement model：Likert 量表vs. 測驗卷的迴歸分析
5-3 Multilevel 模型
5-3-1 雙層次測量模型( 廣義反應變數)
5-3-2 Multilevel mediation models
5-3-3 三層次模型(generalized response)
5-4 Logistic 迴歸 ( 廣義反應變數)
5-5 generalized responses 的組合模型：log
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