【中文書】
書名：心理與教育統計學
作者：林清山
出版社：東華
ISBN：9789576365102
目 錄
第一章 緒論
第二章 次數分配及圖示法
第三章 集中量數
第四章 變異量數
第五章 相對地位量數
第六章 常態分配
第七章 積差相關
第八章 簡單直線迴歸與預則
第九章 集合、概率和期望值
第十章 推論統計的基本概念
第十一章 一個母數的假設考驗和區間估計
第十二章 兩個母數的假設考驗
第十三章 Ｘ２考驗及Ｇ２統計法
第十四章 單因子變異數分析
第十五章 多重比較
第十六章 二因子變異數分析
第十七章 三因子變異數分析及其他設計
第十八章 趨向分析
第十九章 共變數分析
第二十章 其他重要相關統計法
第二十一章 淨相關、部分相關及多元迴歸分析
第二十二章 一般線性模式在統計下的應用
第二十三章 因素分析
第二十四章 無母數統計考驗
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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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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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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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