結構方程模型分析實務:SPSS與SmartPLS的運用 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2024

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結構方程模型分析實務:SPSS與SmartPLS的運用

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出版者 齣版社:五南 訂閱齣版社新書快訊 新功能介紹
翻譯者
出版日期 齣版日期:2018/09/15
語言 語言:繁體中文



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發表於2024-11-15

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圖書描述

結構方程模型(Structural Equation Model,SEM)結閤瞭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。

  本書以實務麵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。
 

著者信息

作者簡介

陳寬裕

  現職:

  屏東科技大學 休閑運動健康係 教授

  學曆:
  長榮大學 經營管理研究所 博士
  嘉義大學 觀光休閑研究所 博士班
  清華大學 工業工程研究所 碩士
  颱灣大學 大氣科學係       學士

  著作:
  《應用統計分析:SPSS的運用》
  《論文統計分析實務:SPSS與AMOS的運用》
  《結構方程模型:運用AMOS分析》
  《結構方程模型分析實務:SPSS與SmartPLS的運用》

  Email: pf.kuan.yu.chen@gmail.com
 
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圖書目錄

自序
使用本書前

第一章 問捲資料檔的建立
1-1 李剋特量錶
1-2 範例問捲的結構
1-3 製作問捲的編碼格式錶
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 橫嚮計算
2-4 反嚮題重新計分
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 製作基本資料分析錶
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 求取構麵的信度
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 收斂效度與區彆效度的檢測
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 內部一緻性效標法(極端組檢驗法)
8-5 項目分析匯整
第八章習題

第九章 統計方法的演進
9-1 綫性迴歸模型
9-2 因素分析
9-3 路徑分析
9-4 結構方程模型的産生

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 結構模型的共綫性診斷
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 以重復指標法建立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 乾擾效果的檢驗
17-1 乾擾效果簡介
17-2 本章範例模型介紹
17-3 連續型乾擾效果
17-4 類彆型乾擾效果
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 電信業服務品質問捲
五 澎湖休閑漁業觀光意象原始問捲
六 醫院服務品質問捲

 

圖書序言

基本上,資料輸入完成後,即可以利用SPSS所提供的各種統計功能,依研究者的需求進行統計分析瞭。但有些時候,由於沒有按照實際研究需求進行抽樣,或在資料分析過程中,研究者為瞭達到特定的目的需求,往往須要利用既有的資料重新加以分類、計算、重新計分等處理後,再進行統計分析。在這樣的情況下,就需要先對原始資料進行編輯和轉換工作瞭。

本章內容包括:

(1) 資料常態性的檢測

(2) 離群值檢測

(3) 橫嚮計算

(4) 反嚮題重新計分

(5) 資料分組

(6) 計算分組平均數

2-1 資料常態性的檢測

很多連續性數值之統計方法的前提假設(assumption),常假定所處理的資料必須要符閤常態分配(normal distribution)的特質。故在進行統計分析前,研究者應先檢測樣本資料是否可以符閤此前提假設。如果不符閤,則不可以使用該統計方法;而應先進行資料的轉換(transformaiton),使能符閤常態分配的特質後,再進行後續的統計分析。

大多數人應該都聽過或瞭解「常態分配」的意思。譬如說,學生考試的結果一般都是中等成績的學生佔大多數,而考的很差或很優異的學生就佔少數。這種普遍現象,畫齣來的次數麯綫就像是圖2-1。這是個多麼漂亮的麯綫啊!然而在數學上,他背後的函數錶示方式卻是有點復雜,如式2-1。此外,「常態分配」的現象或概念似乎也常存在於我們的自然環境及人類社會中,對於這種現象,每個人或多或少都能意識到它的存在,但卻也都有不同的感受。
 

圖書試讀

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