書名: 結構方程模型分析實務:SPSS與SmartPLS的運用 (1版)
作者: 陳寬裕
版次: 1
ISBN: 9789571198866
出版社: 五南
出版日期: 2018/08
重量: 1.11 Kg
#數學與統計學
#機率與統計
#統計軟體
定價: 650
售價: 553
庫存: 已售完
LINE US! 詢問這本書 團購優惠、書籍資訊 等
此書籍已售完,調書籍需2-5工作日。建議與有庫存書籍分開下單

付款方式: 超商取貨付款 line pay
信用卡 全支付
線上轉帳 Apple pay
物流方式: 超商取貨
宅配
門市自取

詳細資訊

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

為您推薦

ERP企業資源規劃導論 (6版)

ERP企業資源規劃導論 (6版)

其他會員也一起購買

ERP企業資源規劃導論(第六版) 系列名:認證檢定 ISBN13:9786263242272 出版社:碁峰資訊 作者:國立中央大學管理學院ERP中心 裝訂/頁數:平裝/640頁 規格:26cm*19cm*3.2cm (高/寬/厚) 出版日:2022/08/03 中國圖書分類:管理資訊系統 內容簡介 .網羅ERP各相關專長之教授與業界專家共同撰寫,兼容不同領域的專業考量並進行跨領域知識的整合,且行文力求簡潔易懂,使讀者能輕易了解ERP系統的全貌。 .特別強調ERP中的及時資訊與流程整合觀念,使讀者能由其中了解企業導入ERP系統後的流程與提升的效益。 .內容不針對特定軟體操作,從企業流程管理與ERP、銷售與配送、生產規劃、採購與發票驗證流程、庫存管理、物料預測流程、財會作業流程、成本控制管理、專案系統管理、人力資源作業流程、系統評選、e化系統導入,以及從ERP到企業數位轉型等,有助讀者理解ERP的整體架構,是ERP入門必備之書! .剖析從ERP到企業數位轉型、最新企業雲端運算與應用、8十®獲利模式分析。 .本書為ERP學會規劃師認證教材指定用書,收錄最新認證模擬試題,參加認證考試者必備。   目錄 Ch01 企業資源規劃簡介 Ch02 企業流程管理與ERP Ch03 銷售與配銷模組 Ch04 生產規劃與控制 Ch05 企業之採購管理 Ch06 庫存管理系統 Ch07 ERP財務會計模組 Ch08 成本控制模組 Ch09 人力資源模組 Ch10 系統評選 Ch11 系統導入 Ch12 ERP系統導入的兩個案例 Ch13 從ERP到企業數位轉型 Ch14 企業雲端運算與應用 附錄A 英文名詞索引 附錄B 中文名詞索引

原價: 790 售價: 672 現省: 118元
立即查看
深度學習的16堂課:CNN + RNN + GAN + DQN + DRL,看得懂、學得會、做得出!

深度學習的16堂課:CNN + RNN + GAN + DQN + DRL,看得懂、學得會、做得出!

其他會員也一起購買

內容簡介 Ⓞ 16 堂課引領入門,學得會、做得順的絕佳教材! Ⓞ最詳盡的深度學習基石書,CNN + RNN + GAN + DQN + DRL 各種模型學好學滿   初學者想要自學深度學習 (Deep Learning),可以在市面上找到一大堆「用 Python 學深度學習」、「用 xxx 框架快速上手深度學習」的書;也有不少書說「請從數學複習起!」,捲起袖子好好探究底層那些數學原理......但過早切入工具的學習、理論的探究,勢必對連深度學習的概念都還一知半解的初學者形成極大的學習門檻:   「我連什麼是深度學習?它是如何呈現、被使用的?都還模模糊糊,怎麼一下子就叫我 K Python、K 建模技術、K 數學......了?」   「程式號稱再怎麼短,始終還是讓人無感,模型跑出來準確率 95.7% → 96.3%...那就是深度學習的重點?」   【精心設計循序漸進 16 堂課,帶你無痛起步!】   為了徹底解決入門學習時的混亂感,本書精心設計循序漸進的 16 堂課,將帶你「無痛起步」,迅速掌握深度學習的重點。   本書共分成 4 大篇、16 堂課。第 1 篇會利用 4 堂課 (零程式!零數學!) 帶你從深度學習在【機器視覺】、【自然語言處理】、【藝術生成】和【遊戲對局】 4 大領域的應用面看起,這 4 堂課不光是介紹,內容會安插豐富的線上互動網站,讓讀者可以實際上網操作,立刻體驗深度學習各種技術是如何呈現的。不用懂程式、啃理論,本篇適合任何人閱讀,絕對看得懂、做得順,可以對深度學習瞬間有感!   有了第 1 篇這些知識做為基礎,你就可以抱著踏實的心情跟著第 2~4 篇這 12 堂課一一學習 4 大領域背後所用的技術,包括卷積神經網路 (CNN)、循環神經網路 (RNN)、對抗式生成網路 (GAN)、深度強化式學習 (DRL)...等等。學習時我們選擇了馬上就可以動手的 Google Colab 線上開發環境搭配 tf.Keras 框架來實作,閱讀內文時請務必搭配書中提供的範例程式動手演練。期盼透過這 16 堂課的學習,能夠讓學習曲線平滑、順暢,不用迂迴曲折地浪費時間。   最後要說明的是,本書所有範例都是最精簡的版本,以方便引領讀者理解 AI 的原理。"師父領進門,修行在個人,AI 才在萌芽階段,以後海闊天空,鼓勵大家不斷精進、勇往直前!"  目錄 Part01 深度學習簡介-從應用面看起 Ch01 生物視覺與機器視覺 (Biological and Machine Vision) 1.1 生物視覺 (Biological Vision) 1.2 機器視覺 (Machine Vision) 1.3 上 TensorFlow Playground 網站體驗深度學習 1.4 上限時塗鴉 (Quick Draw!) 網站體驗即時的深度學習運算能力 1.5 總結 Ch02 用機器處理自然語言 (Natural Language Processing) 2.1 深度學習 + 自然語言處理 2.2 將語言量化 2.3 Google Duplex 的自然語言功力 2.4 總結 Ch03 機器藝術 (Machine Arts):對抗式生成網路 (Generative Adversarial Network) 概述 3.1 對抗式生成網路的源起 3.2 經由「計算」生成假的人臉 3.3 風格轉移 (Style transfer) – CycleGAN 3.4 將自己手繪的塗鴉轉換成照片 – cGAN 3.5 憑文字敘述就生成擬真圖片 – StackGAN 3.6 使用深度學習進行影像處理 3.7 總結 Ch04 遊戲對局 (Game-Playing Machines):Alpha Go、DQN (Deep Q Network)、RL (Reinforcement Learning) 概述 4.1 強化式學習 (Reinforcement Learning) 4.2 深度強化式學習 (Deep Reinforcement Learning) 4.3 深度強化式學習的應用 (一):電子遊戲 4.4 深度強化式學習的應用 (二):棋盤類遊戲 4.5 深度強化式學習在真實世界的應用:操控物體 4.6 常用的深度強化式學習模擬環境 4.7 總結 Part02 深度學習的核心概念 - 神經網路 (Neural Network) Ch05 先動手實作!5 行程式體驗神經網路模型 5.1 熟悉 Google Colab 執行環境 5.2 用 tf.Keras 套件建立淺層神經網路 5.3 總結 Ch06 神經網路的基礎:人工神經元和激活函數 6.1 認識生物神經網路 6.2 最早期的神經元:感知器 (Perceptron) 6.3 神經元的激活函數 (Activation Function) 6.4 激活函數的選擇 6.5 總結 Ch07 多神經元組成的神經網路 7.1 輸入層 (Input Layer) 7.2 密集層 (Dense Layer) 7.3 用密集神經網路辨識熱狗堡 7.4 用密集神經網路做多個速食的分類 7.5 回顧第 5 章的範例程式 7.6 總結 Ch08 訓練深度神經網路 8.1 損失函數 (Loss Function) 8.2 藉由訓練讓誤差值最小化 8.2.1 梯度下降法 (Gradient Descent) 8.2.2 學習率 (Learning rate) 8.2.3 批次量 (Batch-Size) 與隨機梯度下降法 (SGD) 8.2.4 從局部最小值 (Local Minimum) 脫離 8.3 反向傳播 (Back Propagation) 8.4 規劃隱藏層與各層神經元的數量 8.5 範例:建構多層神經網路 8.6 總結 Ch09 改善神經網路的訓練成效 9.1 權重初始化 (Weight Initialization) 9.2 解決梯度不穩定的問題 9.3 避免過度配適 (Overfitting) 的技巧 9.4 使用各種優化器 (Optimizer) 9.5 實作:用 tf.Keras 建構深度神經網路 9.6 改試試迴歸 (Regression) 範例 9.7 用 TensorBoard 視覺化判讀訓練結果 9.8 總結 Part03 深度學習的進階技術 Ch10 機器視覺實戰演練 - CNN (Convolutional Neural Network) 10.1 卷積神經網路 (CNN) 10.2 池化層 (Pooling Layer) 10.3 CNN 實作範例 (用 tf.Keras 重現 LeNet-5 經典架構) 10.4 進階的 CNN 技術 (用 tf.Keras 重現 AlexNet 與 VGGNet 架構) 10.5 殘差神經網路 (Residual Network) 10.6 機器視覺的各種應用 10.7 總結 Ch11 自然語言處理實戰演練 (一):資料預處理、建立詞向量空間 11.1 自然語言資料的預處理 11.2 用 word2vec 建立詞向量空間 11.3 總結 Ch12 自然語言處理實戰演練 (二):用密集神經網路、CNN 建立 NLP 模型 12.1 前置作業 12.2 進行簡單的資料預處理 12.3 用密集神經網路區分正評、負評 12.4 用 CNN 模型區分正評、負評 12.5 總結 Ch13 自然語言處理實戰演練 (三):RNN 循環神經網路 13.1 RNN 循環神經網路 13.2 LSTM (長短期記憶神經網路) 13.3 雙向 LSTM (Bi-LSTMs) 13.4 以「函數式 API」建構非序列式 NLP 模型 13.5 總結 Ch14 藝術生成實戰演練 - GAN (Generative Adversarial Network) 14.1 GAN 的基本概念 14.2 《限時塗鴉!》資料集 14.3 建構鑑別器 (Discriminator) 神經網路 14.4 建構生成器 (Generator) 神經網路 14.5 結合生成器與鑑別器, 建構對抗式生成網路 14.6 訓練 GAN 14.7 總結 Ch15 遊戲對局實戰演練 - DRL (Deep Reinforcement Learning)、DQN (Deep Q Network) 15.1 強化式學習 (Reinforcement Learning) 的基本概念 15.2 DQN 的基本概念 15.3 建構 DQN 代理人 15.4 與 OpenAI Gym 環境互動 15.5 DQN 以外的代理人訓練方式 15.6 總結 Part04 AI 與你 Ch16 打造自己的深度學習專案 16.1 探索方向 16.2 晉升更高階的專案 16.3 模型建構流程建議 16.4 軟體 2.0 (Software 2.0) 16.5 通用人工智慧 (AGI) 的進展 16.6 總結 附錄 A 使用 Google 的 Colab 雲端開發環境

原價: 620 售價: 558 現省: 62元
立即查看
常見疼痛症候群圖譜 (Atlas of Common Pain Syndromes 4/E) (4版)

常見疼痛症候群圖譜 (Atlas of Common Pain Syndromes 4/E) (4版)

其他會員也一起購買

24

原價: 1850 售價: 1665 現省: 185元
立即查看
統計分析入門與應用:SPSS中文版+SmartPLS 4(PLS-SEM)(第四版) (1版)

統計分析入門與應用:SPSS中文版+SmartPLS 4(PLS-SEM)(第四版) (1版)

其他會員也一起購買

內容簡介   University of Nottingham Ningbo China 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   好評推薦!!   蕭教授出版了許多定量方法書籍,是台灣最重要的結構方程模型(SEM)專家之一。在這本書中,他介紹了SPSS分析方法和最新結構方程模型SmartPLS 4的分析技術,對於有興趣在研究中使用SPSS和SEM的新手和高級研究人員,它確實是一本很好的資源和參考書。 ---長庚大學 湯明哲 校長---   *國內第一本全面介紹SmartPLS 4操作,深入探討最新量表發展、中介和調節變數的應用、reflective(反映性)和formative(形成性)指標的發展和模式的指定、PLS-SEM結構方程模式的實用書。   *本書以實用的角度引導學員從學習社會科學概念開始介紹,到完成一份專題、研究生論文和論文投稿,對於大學部專題,碩博士學生,量化的研究人員都有莫大的幫助。   *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、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、中介因子的效果、調節效果、測量恆等性(Measurement Invariance)、MGA呈現的範例、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(PLS-SEM)的最佳輔助參考書籍 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】

原價: 860 售價: 731 現省: 129元
立即查看
研究設計—質性、量化及混合方法取向中文二版  2015 <學富>

研究設計—質性、量化及混合方法取向中文二版 2015 <學富>

其他會員也一起購買

研究設計:質性、量化及混合方法取向 ISBN13:9789865713225 出版社:學富文化 作者:John W. Creswell 譯者:林正昌 裝訂/頁數:平裝/311頁 規格:23cm*17cm*2cm (高/寬/厚) 版次:2 出版日:2015/09/30 中國圖書分類:方法;目的 內容簡介   熱切期待的全新版本終於問世了!本書創新的標題:研究設計──質性、量化及混合方法取向。對於三種研究取向,John W. Creswell在書中納入了研究的先前考量,包括哲學的基本假定、文獻的回顧、三種研究取向中理論運用的評估,以及反思學術探究中關於寫作和倫理的重要性等。本版的內容也包括擴大修正混合研究法的涵蓋範圍,增加研究中倫理議題的涵蓋範圍,以及擴展世界觀的重點。 對本書的讚美   「本書提供研究需要的資訊與工具,指引了博士生撰寫博士論文(研究)計畫。每一章節都提供豐富內容,展示運用內容的範例,寫作的建議,以及額外的資源,將這些整合在一本教科書中是非凡的成就。」-R. M. Cooper, Drake University   「本書較全面性的討論研究設計。大多數的教科書多以單一議題來撰寫研究設計,通常不是質性研究法,就是量化研究法。此外,我的學生相當欣賞其所用的語言,雖然並不簡單,但是書中所用的語言和語調都相當合宜且具吸引力。」-Gilberto Arriaza, California State University, East Bay   「本書的關鍵優勢就是內容平易近人。學生們指出,課程結束後,他們仍將繼續使用本書做為研究資源。」-Heather J. Brace, Whittier College 目錄 研究技巧的分析內容 IX 前言 XIII 譯者序 XXI 致謝 XXIII 關於作者 XXV 第一部分 初步考量 1 第一章 研究取向的選擇 3 第二章 文獻回顧 27 第三章 理論的運用 59 第四章 寫作策略與倫理考量 91 第二部分 設計研究 119 第五章 緒論 121 第六章 研究目的的陳述 139 第七章 待答問題與假設 159 第八章 量化研究法 177 第九章 質性研究程序 209 第十章 混合研究程序 247 研究技巧的分析內容 第一章 研究取向的選擇 第二章 文獻回顧 第三章 理論的運用 第四章 寫作策略與倫理考量 第五章 緒論 第六章 研究目的的陳述 第七章 待答問題與假設 第八章 量化研究法 第九章 質性研究程序 第十章 混合研究程序

原價: 450 售價: 405 現省: 45元
立即查看
結構方程模型分析實務 AMOS 的運用

結構方程模型分析實務 AMOS 的運用

類似書籍推薦給您

原價: 500 售價: 425 現省: 75元
立即查看
結構方程模型分析: JASP的運用 (1版)

結構方程模型分析: JASP的運用 (1版)

類似書籍推薦給您

【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

原價: 480 售價: 408 現省: 72元
立即查看
結構方程模型:運用AMOS分析 (2版)

結構方程模型:運用AMOS分析 (2版)

類似書籍推薦給您

結構方程模型:運用AMOS分析 系列名:研究&方法 ISBN13:9786263436428 出版社:五南圖書出版 作者:陳寬裕 裝訂/頁數:平裝/500頁 規格:25.7cm*19cm*2.5cm (高/寬/厚) 版次:2 出版日:2023/01/01 中文圖書分類:統計電子資料處理;統計電腦資料處理 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。 目錄 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

原價: 590 售價: 502 現省: 88元
立即查看
結構方程式模型分析

結構方程式模型分析

類似書籍推薦給您

原價: 1000 售價: 850 現省: 150元
立即查看
結構方程模式:潛在成長曲線分析

結構方程模式:潛在成長曲線分析

類似書籍推薦給您

原價: 680 售價: 578 現省: 102元
立即查看