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【簡介】 ~專業推薦~ Emeritus Editor of Information and Management (I&M) Prof. Patrick Y.K. Chau Singapore Institute of Management Prof. Kwok Kee Wei Hamburg University of Technology Prof. Christian M. Ringle (SmartPLS開發者之一) Ludwig-Maximilians University, Germany Prof. Marko Sarstedt 蕭教授在量化研究方法領域深耕多年,著作等身,對於結構方程模型(SEM)的研究與應用更是享譽學界。 在本書中,他不僅系統性地介紹了 SPSS 的分析方法,亦詳盡闡述了最新的結構方程模型工具 SmartPLS 4,提供讀者深入理解並掌握現代統計分析技術的重要指南。對於有志於應用 SPSS 及 SEM 進行教學和學術研究的讀者而言,是一本不可多得的寶貴書籍。 ------長庚大學 湯明哲校長------ ■ 國內第一本提供正確的多變量分析(含SPSS實務操作)的研究論文參考範例。 ■ 國內第一本全面介紹SmartPLS 4操作、CB-SEM & PLS-SEM結構方程模式的實用書。 ■ 以統計分析(多變量分析)為主軸,整合了理論的介紹、量化的研究、量表的發展、卡方檢定、因素分析、迴歸分析、區別分析和邏輯迴歸、單因子變異數分析、多變量變異數分析、典型相關分析、信度和效度分析、聯合分析多、元尺度和集群分析,第二代統計技術–結構方程模式(SEM) ,正確的多變量分析研究論文參考範例。 ■ 內容涵蓋SmartPLS 4基本操作、CB-SEM & PLS-SEM結構方程模式的學習範例、反映性和形成性指標與模式的指定、二階和高階因果關係、SEM結構方程模式實例、中介分析、調節分析、測量恆等性(Measurement Invariance)、MGA呈現的範例、內生性 (Endogeneity) ,混合方法Mixed method和論文結構與研究範例。 ■ 本書可作為統計分析和多變量分析的教科書,也是Hair, Black, Babin, and Anderson 所撰寫的 Multivariate data analysis Multivariate Data Analysis多變量分析的最佳輔助參考書籍,更是 Hair, Hult, Ringle, and Sarstedt所撰寫的A Primer on Partial Least Squares Structural Equation Modeling的最佳輔助參考書籍。 ■ 最新第五版新增與更新: *新增SmartPLS CB-SEM 內容和實務操作 *更新SmartPLS 回歸、Process、PLS-SEM、Reflective & Formative、中介&調節實務操作 *更新期刊對SEM最新要求、常見研究分析錯誤和建議解決方式 蕭文龍 長庚資管教授。畢業於美國紐約科技大學(Polytechnic University)電腦科學碩士,臺灣中央大學企管博士。業界工作8年,學界工作24年,擅長網路和資料分析,入選2020~2024年“全世界頂尖前2%科學家”(Information System領域)。2023 年同時有6篇SCI/SSCI論文進入 ESI 1% 高被引論文,其中1篇曾進入 ESI 0.1% 熱點論文。華人中唯一多次登上SmartPLS 官網首頁介紹的學者。也是少數同時擁有CB-SEM和PLS-SEM的作者。 【目錄】 Chapter 1 統計分析簡介與數量方法的基礎 Chapter 2 SPSS 的基本操作 Chapter 3 量表的發展、信度和效度 Chapter 4 檢視資料與敘述性統計 Chapter 5 相關分析 (Correlation Analysis) Chapter 6 卡方檢定 Chapter 7 平均數比較 (t檢定) Chapter 8 因素分析 Chapter 9 迴歸分析 Chapter 10 區別分析與邏輯迴歸 Chapter 11 單變量變異數分析 Chapter 12 多變量變異數分析 Chapter 13 典型相關 Chapter 14 聯合分析、多元尺度方法和集群分析 Chapter 15 結構方程模式之Partial Least Squares (PLS) 偏最小平方 Chapter 16 SmartPLS 統計分析軟體介紹 Chapter 17 PLS-SEM (SmartPLS 4) 結構方程模式的學習範例 Chapter 18 結構方程模式之反映性 (Reflective) 模式 Chapter 19 結構方程模式之形成性 (Formative) 模式 Chapter 20 交互作用、中介和調節 (干擾) Chapter 21 SmartPLS 4 進階應用介紹 Chapter 22 被中介的調節 (中介式調節) 和被調節的中介 (調節式中介) 分析 Chapter 23 研究流程、論文結構與發表於期刊的建議 附錄 A 統計分配表 附錄 B 實驗設計與統計分析 【電子書,線上下載】 附錄 C Hayes process 4.x 的中介和調節 【電子書,線上下載】 附錄 D Process 中介和調節 in SmartPLS 4 【電子書,線上下載】 附錄 E PLS-SEM 正確的中介分析期刊文章範例 【電子書,線上下載】 附錄 F PLS-SEM 正確的調節分析期刊文章範例 【電子書,線上下載】 附錄 G 內生性 Endogeneity 和必要條件分析 NCA 【電子書,線上下載】 附錄 H PLS-SEM 在各領域的應用 【電子書,線上下載】
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【簡介】 這是一本精簡的統計書籍,以提高學生學習的動機及避免學生們的統計恐懼症,最好能按步驟操作也能瞭解統計,本書就在此期待中被催生;而本書並不是完成一本統計原理,而是期待製作成一本統計食譜,以期讓學生在短時間內能瞭解統計的運用,以及提供量化研究中資料整理的參考。 【目錄】 目 錄 序 i Chapter 1 量化研究的科學取向 1 第一節 科學研究的目的 3 第二節 科學研究分類 9 第三節 量化研究之內涵 20 Chapter 2 電腦化及量化資料編碼 25 第一節 電腦化 26 第二節 編碼 28 第三節 SPSS的介紹 32 第四節 R語言 36 第五節 編碼與SPSS 40 第六節 SPSS的各種視窗 50 Chapter 3 什麼是統計 53 第一節 統計的意義與基本概念 54 第二節 定量資料的統計圖表 58 第三節 推論統計概念 60 第四節 統計的結果──運用SPSS資料的分析與解釋 67 Chapter 4 描述性統計 73 第一節 描述性統計 74 第二節 描述性統計在SPSS之運用 85 第三節 複選題與排序題 104 Chapter 5 推論統計與SPSS 121 第一節 推論統計之基本概念 122 第二節 點估計、區間估計在SPSS之運用 133 Chapter 6 雙變項之差異性分析與SPSS 137 第一節 雙變項分析 138 第二節 兩變項之差異性分析 144 第三節 差異性檢定在SPSS之運用 171 Chapter 7 雙變項之相關性分析與SPSS 201 第一節 相關係數之特性與特色 203 第二節 迴歸分析 217 第三節 雙變項之其他相關與關聯 231 第四節 雙變項相關與迴歸在SPSS之運用 237 第五節 雙變項之關聯係數 247 Chapter 8 無母數分析與SPSS 263 第一節 無母數統計檢定 267 第二節 無母數統計檢定在SPSS之運用 293 Chapter 9 多元迴歸分析與SPSS 313 第一節 多變項分析 314 第二節 多元迴歸分析 318 第三節 SPSS複迴歸分析中選取變項的方法 321 第四節 淨相關與部分相關 324 第五節 階層迴歸 325 第六節 路徑分析 335 第七節 正典相關 339 第八節 多元迴歸在SPSS之運用 345 Chapter 10 信度分析、因素分析及SPSS之運用 369 第一節 量表之製作 370 第二節 項目分析、因素分析與內部一致性在SPSS之運用 390 Chapter 11 羅吉斯迴歸分析及邏輯對數分析與SPSS 417 第一節 羅吉斯迴歸分析 418 第二節 邏輯對數分析 426 第三節 羅吉斯迴歸在SPSS之運用 428 第四節 邏輯對數線性在SPSS之運用 433 Chapter 12 後記:SPSS操作筆記 439 參考書目 457
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