具體描述
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
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
圖書目錄
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
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，是一種運用假設檢定技術，而對有關現象的內在結構理論，進行分析的一種統計方法。結構方程模型除瞭可以處理觀察變數與潛在變數以及各潛在變數之間的關係外，同時也考慮瞭誤差變數的問題。而一般我們所常用的統計方法如迴歸分析、主成分分析、因素分析、路徑分析及變異數分析等，其實都可看成是結構方程模型的特例。因而，結構方程模型的本質上即都具有上述統計方法所無法比擬的優點。也正因為如此，近年來，結構方程模型在心理學、教育學、管理學以及行為科學等領域中，都能被廣泛的應用。
迴顧過去幾年，個人在學習與運用結構方程模型的過程中，遭遇到不少睏境，也因而走瞭不少冤枉路。有鑑於此，後學本著從實務麵學習結構方程模型分析的初衷，而編寫本書。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。
過往，以共變數為基礎的結構方程模型（CB-SEM）發展已相當成熟（運用Amos、Lisrel、EQS等軟體來執行），且應用在許多科學領域，大眾較為熟悉。但CB-SEM在實務應用時仍有許多的限製（如常態性要求、須大樣本等），故近期有不少研究者紛紛改用PLS-SEM來發展、驗證模型（以SmartPLS軟體執行），且似有後浪推前浪之勢。因此本書也將聚焦於偏最小平方法結構方程模型（PLS-SEM）的原理與運算、統計特性與應用，以及其優勢和限製。
本書特彆適用於需進行學術論文寫作或個案專題者，另外亦非常適閤於教學單位授課時使用。其內容幾乎涵蓋瞭一般論文或專題中，運用結構方程模型時，所需用到的各種分析方式，諸如：收斂效度檢驗、區彆效度檢驗、潛在變數的路徑分析、中介變數檢驗、多群組結構方程模型分析與乾擾變數檢驗等。而且書中幾乎所有的範例都是實際碩士論文的原始資料與分析結果，期盼讓讀者能身曆其境，融入研究之情境中。本書得以順利齣版，首先感謝五南圖書公司的鼎力支持與協助，其次感謝對我容忍有加的傢人以及默默協助我的同事、學生。由於編寫時間倉促、後學水準亦有限，錯誤之處，在所難免，敬請批評指正，後學不勝感激！
謹識於 屏東科技大學休閑運動健康係
pf.kuan.yu.chen@gmail.com
2018年7月
圖書試讀
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。
用戶評價
這本書的齣版，對於我這樣長期在學界摸爬滾打，卻又常常被統計軟件搞得焦頭爛額的研究者來說，簡直就是一場及時雨。過去，寫論文、做研究，隻要稍微涉及到一些比較復雜的統計方法，比如今天要說的結構方程模型（SEM），腦袋就開始陣陣發脹。上網搜尋零散的教程，看完這個又忘瞭那個，最後往往是半懂不懂，寫齣來的模型解釋起來也捉襟見肘。更彆提SPSS那功能強大的背後，隱藏著多少我不曾觸及的深度，而SmartPLS，更是如同一個神秘的黑箱，讓人望而卻步。這本書的齣現，就好像有人為我鋪瞭一條清晰的道路，從最基礎的概念解釋，到軟件操作的每一個細節，都娓娓道來，毫不含糊。它不像那些理論堆砌的教材，讀完之後仍然覺得“知道但不會用”，而是真正做到瞭“實務”，每一個步驟都帶著實際操作的痕跡，讓我能夠跟著書中的步驟，一步一步地去實踐。例如，書裏對路徑圖的繪製，不僅僅是簡單地告訴你怎麼連綫，而是深入講解瞭每個箭頭代錶的意義，以及如何根據理論構建閤理的模型。然後，在SPSS部分，它詳細地介紹瞭如何導入數據，如何進行數據預處理，如何一步步運行SEM分析，並對輸齣結果進行解讀。最讓我驚喜的是，它並沒有止步於SPSS，而是將SmartPLS這樣一個在近年來越來越受歡迎的工具也納入其中。SmartPLS在處理一些大型模型和復雜關係時，有著獨特的優勢，而這本書恰恰彌補瞭中文領域裏關於SmartPLS操作和應用方法的空白。從模型擬閤度的各項指標的解釋，到中介效應、調節效應的檢驗，這本書都給齣瞭詳盡的步驟和說明。我尤其欣賞書中關於模型修正的章節，它並沒有簡單地告訴我們“遇到問題就改”，而是引導我們從理論和實際齣發，審慎地進行模型修正，避免“數據導嚮”的研究弊病。這本書的語言風格也很親切，沒有太多生澀難懂的專業術語，即便是一些復雜的概念，也通過生動的例子和比喻來解釋，讓我這個非統計學專業背景的研究者也能輕鬆理解。總而言之，這是一本非常值得推薦的SEM實務指南，無論你是初學者還是有一定基礎的研究者，都能從中獲益匪淺。它不僅教會你如何“操作”，更重要的是教會你如何“思考”，如何將理論與實證研究有機地結閤起來，寫齣有深度、有見地的研究論文。
评分我是一名應用心理學的研究生，在撰寫畢業論文的過程中，對於如何運用結構方程模型（SEM）進行實證分析，一直感到非常睏惑。雖然在課程中接觸過一些SEM的理論知識，但真正要將其應用到自己的研究中，卻發現睏難重重。SPSS雖然功能強大，但在SEM模塊的操作上，感覺有很多“坑”需要去趟。例如，如何構建模型、如何進行參數估計、如何評估模型擬閤度，每一個環節都需要反復摸索。而SmartPLS，雖然在很多研究中都有提及，但我對其操作界麵和分析流程，幾乎是一無所知。這本書的齣版，對我來說，簡直就是“雪中送炭”。它並沒有僅僅停留在理論層麵，而是將SPSS和SmartPLS這兩個工具的實操，進行瞭非常係統和詳細的講解。我特彆喜歡書中對SPSS操作的講解，從數據的導入、整理，到模型的構建、運行，再到結果的解讀，每一個步驟都清晰明瞭。例如，書中對於模型擬閤度的講解，不僅僅是列齣幾個常見的指標，而是深入地分析瞭每個指標的意義，以及在什麼情況下應該重點關注哪些指標，這對於我這樣初學者來說，非常重要。更讓我欣喜的是，本書還專門開闢瞭篇幅來介紹SmartPLS。SmartPLS在處理一些復雜模型和非正態分布數據時，具有一定的優勢，而且其操作界麵也相對友好。書中對SmartPLS的講解，從軟件的安裝、界麵介紹，到模型的構建、分析，都進行瞭非常細緻的演示。我印象深刻的是，書中對於如何構建測量模型，如何檢驗潛變量的信度和效度，以及如何進行結構模型的路徑分析，都有非常清晰的指導。特彆是關於中介效應和調節效應的分析，書中給齣瞭非常具體的操作步驟和結果解讀方法，這對於我撰寫論文中的理論檢驗部分，提供瞭極大的幫助。這本書的語言風格也非常親切，沒有太多艱澀的專業術語，而是用一種平實的語言，將復雜的概念解釋清楚。它讓我能夠真正地“上手”SEM分析，而不僅僅是“聽說過”。
评分自從開始從事學術研究以來，結構方程模型（SEM）就一直是我學習的重點和難點。尤其是在撰寫論文和進行實證分析時，SEM的強大功能總是讓我心生嚮往，但其復雜性又常常讓我望而卻步。SPSS雖然是我常用的統計軟件，但其SEM模塊的操作，需要很多細節的把握，稍有不慎就可能導緻分析結果齣現偏差。而SmartPLS，作為近年來備受關注的新興SEM分析工具，我也一直希望能有機會深入瞭解，但中文的、係統性的入門教程卻非常難找。這本書的齣現，恰好解決瞭我的燃眉之急。它將SPSS和SmartPLS這兩個主流的SEM分析工具，進行瞭係統性的整閤和介紹。在SPSS部分，書中對模型構建、參數估計、模型擬閤度和模型修正等方麵，都給齣瞭非常詳細的指導。我尤其欣賞書中關於模型擬閤度的講解，它不僅僅是羅列常用的指標，而是深入地解釋瞭每個指標的含義，以及在什麼情況下應該關注哪些指標，這讓我對模型的評估有瞭更深刻的理解。更讓我驚喜的是，本書還詳盡介紹瞭SmartPLS。SmartPLS因其便捷性和在處理復雜模型方麵的優勢，在近年來受到越來越多的關注。中文的、高質量的SmartPLS操作指南，在此之前是相對稀缺的。這本書恰好填補瞭這一市場空白。它從軟件的安裝、界麵介紹，到模型的構建、分析，都進行瞭非常細緻的演示。我印象深刻的是，書中關於如何構建測量模型，如何檢驗潛變量的信度和效度，以及如何進行結構模型的路徑分析，都給齣瞭非常清晰的指導。特彆是關於中介效應和調節效應的分析，書中給齣瞭非常具體的操作步驟和結果解讀方法，這對於我撰寫論文中的理論檢驗部分，提供瞭極大的幫助。這本書的語言風格也很親切，沒有太多艱澀的專業術語，而是用一種平實的語言，將復雜的概念解釋清楚。它讓我能夠真正地“上手”SEM分析，而不僅僅是“聽說過”。
评分對我來說，這是一次非常寶貴的學習經曆。過去，我在學術研究中，常常會遇到一些難以逾越的“技術障礙”，尤其是在進行一些涉及到復雜統計分析的課題時。結構方程模型（SEM）就是其中一個讓我頭疼不已的領域。我嘗試過閱讀一些國外的英文教材，雖然理論講得很深，但實際操作起來，總覺得隔靴搔癢，無法真正落地。SPSS雖然是常用的統計軟件，但其SEM模塊的功能強大，同時也意味著操作起來有很多細節需要注意，很容易齣錯。而SmartPLS，在我看來，更是像一個“高階玩傢”纔能夠使用的工具，雖然知道它在某些方麵有著獨特的優勢，但卻始終沒有找到一個能夠讓我入門的途徑。這本書的齣現，無疑解決瞭我的燃眉之急。它不僅係統地介紹瞭SEM的基本原理和模型構建的邏輯，更重要的是，它將SPSS和SmartPLS這兩個主流的SEM分析工具，進行瞭詳盡的實操演示。書中對SPSS的講解，從數據準備到模型評估，都覆蓋得非常全麵，尤其是在模型擬閤度和修正方麵，給齣瞭很多非常實用的建議。我記得書中有一個章節，詳細講解瞭如何根據理論和數據反饋，來判斷是否需要對模型進行修正，以及如何進行有效的修正，這讓我受益匪淺。過去，我常常在模型擬閤不佳時感到沮喪，不知道該如何下手。而現在，我能夠更加自信地去麵對這些問題。更讓我驚喜的是，本書對SmartPLS的介紹。SmartPLS以其便捷性和強大的模型構建能力，在近些年受到瞭學術界的廣泛關注，尤其是在一些領域，如營銷、管理等，更是成為瞭首選工具。然而，中文的、高質量的SmartPLS教程卻相對匱乏。這本書的齣現，正好彌補瞭這一市場空白。書中對SmartPLS的安裝、界麵介紹，以及如何構建和分析PLS-SEM模型，都進行瞭非常詳細的講解。從潛變量的測量模型構建，到結構模型的路徑分析，再到各種模型評估指標的解讀，都一步一步地進行瞭演示。我尤其喜歡書中關於中介效應和調節效應的分析部分，它清晰地展示瞭如何在SmartPLS中進行這些復雜的檢驗，並如何解讀結果。這本書的語言風格也很樸實，沒有過多空洞的理論說教，而是緊緊圍繞著“實務”二字，通過大量的案例和操作步驟，帶領讀者掌握SEM分析的精髓。
评分坦白講，我一開始拿到這本書的時候，並沒有抱太大的期望，總覺得市麵上關於結構方程模型（SEM）的書籍已經不少瞭，還能有什麼特彆的？然而，事實證明，我錯瞭，而且錯得離譜。這本書的“實務”二字，絕非浪得虛名。它不僅僅是一本教你如何操作SPSS或SmartPLS的“工具書”，更是一本能夠幫助你“思考”如何進行SEM研究的“方法論”著作。過去，我常常在文獻閱讀和數據分析之間感到脫節。看到彆人用SEM分析得頭頭是道，自己也想嘗試，但就是不知道如何從研究問題齣發，構建齣閤理的測量模型和結構模型。這本書在這方麵給瞭我巨大的啓發。它並沒有一開始就陷入軟件操作的細節，而是花瞭相當大的篇幅來講解SEM的理論基礎，以及如何基於理論構建模型。書中對於路徑圖的繪製，不僅僅是告訴我們如何用軟件畫齣來，而是深入探討瞭每個路徑代錶的理論假設，以及如何檢驗這些假設。這種從理論到實踐的嚴謹邏輯，讓我茅塞頓開。隨後，在SPSS的部分，它細緻入微地展示瞭每一個操作步驟，從數據導入、變量管理，到模型構建、參數估計，再到結果解讀，每一個環節都講解得非常到位。我特彆欣賞書中關於模型擬閤度的講解，它不僅僅列舉瞭各種評價指標，更重要的是解釋瞭這些指標的含義，以及在什麼情況下應該關注哪些指標，這讓我對模型評估有瞭更深刻的理解。更令人驚喜的是，這本書還全麵介紹瞭SmartPLS。SmartPLS以其易用性和靈活性，在近年來受到瞭越來越多的關注，尤其是在商業管理、社會科學等領域。而中文的、係統性的SmartPLS教程，在此之前是相當稀缺的。這本書恰好填補瞭這個市場空白，它詳細介紹瞭SmartPLS的安裝、使用，以及如何進行PLS-SEM分析。書中關於潛變量的測量模型評估，例如AVE、CR等指標的計算和解釋，都講得非常清晰。而且，它還涵蓋瞭如何檢驗中介效應和調節效應，這對於很多實證研究來說，是至關重要的環節。這本書的語言風格也非常流暢，夾雜著一些作者個人的研究經驗和建議，讀起來一點都不枯燥。它讓我意識到，SEM分析不僅僅是技術層麵的操作，更重要的是一種嚴謹的研究態度和科學的思維方式。
评分我是一名社會學專業的博士生，在進行實證研究時，常常需要運用到結構方程模型（SEM）來檢驗復雜的理論假設。過去，我在SPSS上進行SEM分析時，常常會遇到一些問題，比如模型擬閤度不佳，不知道如何進行修正；或者想要檢驗中介效應，但操作起來非常繁瑣。而SmartPLS，雖然知道它在處理一些問題上比SPSS更具優勢，但一直苦於沒有閤適的中文教程，無法入門。這本書的齣版，對我來說，簡直就是“及時雨”。它將SPSS和SmartPLS這兩個工具的SEM分析，進行瞭係統而深入的介紹。在SPSS部分，書中對模型構建、參數估計、模型擬閤度和模型修正等方麵，都給齣瞭非常詳細的指導。我尤其欣賞書中關於模型修正的章節，它不僅僅是簡單地告訴我們如何“刪除”不顯著的路徑，而是引導我們從理論和實際齣發，審慎地進行模型修正，避免“數據導嚮”的研究。這對於我這樣還在學習階段的學生來說，是非常寶貴的指導。更讓我驚喜的是，本書還全麵介紹瞭SmartPLS。SmartPLS以其簡潔的操作界麵和強大的功能，在近年來受到瞭越來越多的關注。中文的、高質量的SmartPLS操作指南，在此之前是非常稀缺的。這本書恰好填補瞭這一市場空白。它從軟件的安裝、界麵介紹，到模型的構建、分析，都進行瞭非常細緻的演示。我印象深刻的是，書中關於如何構建測量模型，如何檢驗潛變量的信度和效度，以及如何進行結構模型的路徑分析，都給齣瞭非常清晰的指導。特彆是關於中介效應和調節效應的分析，書中給齣瞭非常具體的操作步驟和結果解讀方法，這對於我撰寫論文中的理論檢驗部分，提供瞭極大的幫助。這本書的語言風格也很親切，沒有太多艱澀的專業術語，而是用一種平實的語言，將復雜的概念解釋清楚。它讓我能夠真正地“上手”SEM分析，而不僅僅是“聽說過”。
评分讀完這本書，我最大的感受就是，過去那些關於結構方程模型（SEM）的“畏難情緒”徹底煙消雲散瞭。坦白說，在接觸這本書之前，SEM對我而言，就像是統計學裏的“高階副本”，總覺得離我遙不可及，需要深厚的統計學功底纔能駕馭。每次看到研究論文裏充斥著各種SEM的分析結果，那些復雜的圖錶和係數，雖然知道大概是怎麼迴事，但自己動手操作起來，就感覺無從下手，不知道該從哪裏開始，更不知道那些數字到底意味著什麼。這本書就像是打開瞭一扇通往SEM世界的大門，而且是那種非常人性化、非常友好的大門。它不僅僅是教你軟件操作，更重要的是，它把SEM背後的邏輯和原理講得非常透徹。例如，關於潛變量和顯變量的關係，書中用非常形象的比喻來解釋，一下子就讓我豁然開朗。然後，在SPSS的部分，它一步一步地引導我們如何構建模型、輸入數據、運行分析，並且針對每一個重要的輸齣結果，都給齣瞭非常詳細的解讀。我印象特彆深刻的是，書中不僅僅是告訴你“這個指標要看”，更重要的是解釋瞭“為什麼看這個指標”，以及“這個指標的數值高低代錶什麼意義”。這種“知其然，更知其所以然”的講解方式，對於我這樣的學習者來說，實在是太重要瞭。更何況，這本書還涵蓋瞭SmartPLS這個近年來在學術界備受矚目的工具。SmartPLS在處理多重共綫性、小樣本量等問題時，有著SPSS難以比擬的優勢，而中文的、係統性的SmartPLS操作指南，我之前確實很難找到。這本書的齣現，正好填補瞭這個空白。它不僅介紹瞭SmartPLS的基本操作，還詳細講解瞭如何進行模型的評估、修正，以及如何解讀SmartPLS的分析結果。書中對於模型檢驗的各個方麵，包括信度、效度、擬閤度等，都進行瞭深入的闡述，並提供瞭具體的操作步驟和注意事項。我尤其喜歡書中關於路徑係數解釋的部分，它清晰地說明瞭正負號、顯著性水平等所代錶的實際含義，讓我不再隻是“看數字”，而是能夠真正理解模型所揭示的變量之間的關係。這本書的語言風格非常接地氣，不像很多學術著作那樣枯燥乏味，而是用一種循序漸進、通俗易懂的方式，帶領讀者一步步掌握SEM分析的精髓。
评分作為一個在學術圈摸爬滾打多年的“老兵”，我一直覺得，掌握一門強大的統計分析工具，是提升研究水平的關鍵。結構方程模型（SEM）就是我一直想要深入學習的領域，但其復雜性，尤其是軟件操作的細節，常常讓我感到力不從心。過去，我嘗試過各種方法，包括閱讀英文原版書籍，參加一些零散的講座，但總感覺無法係統地掌握。SPSS雖然是常用的統計軟件，但其SEM模塊的強大背後，也隱藏著許多需要深入理解的細節，容易讓人在操作中迷失方嚮。而SmartPLS，我更是將其視為一個“高階玩傢”的專屬工具，一直沒有找到閤適的入門途徑。這本書的齣現，徹底改變瞭我的看法。它將SPSS和SmartPLS這兩個主流的SEM分析工具，進行瞭非常係統和深入的整閤介紹。我尤其對書中SPSS部分的實操講解印象深刻。從模型構建、參數估計，到模型擬閤度評估，每一個環節都講解得非常細緻。書中對於各種模型擬閤指標的解釋，也讓我對如何判斷模型的優劣有瞭更清晰的認識。更讓我驚喜的是，本書還詳盡介紹瞭SmartPLS。SmartPLS因其便捷性和在處理復雜模型方麵的優勢，在近年來受到越來越多的關注。中文的、高質量的SmartPLS操作指南，在我看來，一直是一個市場空白。這本書恰好填補瞭這個空白。它從軟件的安裝、界麵介紹，到模型的構建、分析，都進行瞭非常詳細的演示。我非常欣賞書中關於潛變量測量模型評估的部分，它詳細講解瞭如何計算和解釋CR、AVE等指標，以及如何進行效度檢驗，這對於確保研究的嚴謹性和科學性至關重要。此外，書中關於結構模型的路徑分析，以及如何檢驗中介效應和調節效應，都給齣瞭非常清晰的操作步驟和結果解讀。這本書的語言風格也很樸實，夾雜著作者的實戰經驗和建議，讀起來一點都不枯燥。它讓我意識到，掌握SEM不僅僅是掌握軟件操作，更重要的是掌握一種科學的分析思維。
评分作為一名在商學院任教多年的老師，我一直非常關注如何將最新的統計分析方法，有效地傳授給我的學生。結構方程模型（SEM）是當前學術研究中非常重要的一種統計技術，但其復雜性常常讓學生望而卻步。市麵上關於SEM的書籍不少，但很多要麼過於理論化，要麼操作指導不夠細緻，很難滿足教學和科研的雙重需求。這本書的齣現，正好填補瞭這一空白。它將SPSS和SmartPLS這兩個在學術界廣泛使用的SEM分析工具，進行瞭係統性的整閤和介紹。我對書中SPSS部分的講解非常滿意。它不僅僅是簡單地羅列操作步驟，而是深入地講解瞭每一個步驟背後的邏輯，以及在實際操作中需要注意的細節。例如，書中對於模型構建過程中，如何進行路徑的添加和刪除，如何設置參數估計方法，都給齣瞭非常清晰的指導。更重要的是，書中對於模型擬閤度的評估，給齣瞭非常詳盡的解釋，並提供瞭多種常用的擬閤指標及其判彆標準，這對於學生理解模型的優劣至關重要。讓我特彆驚喜的是，本書還全麵介紹瞭SmartPLS。SmartPLS以其便捷性和強大的模型構建能力，在近年來越來越受到學者們的青睞，尤其是在商業管理、市場營銷等領域。中文的、高質量的SmartPLS操作指南，在此之前是相對稀缺的。這本書恰好彌補瞭這一市場空白。書中對SmartPLS的介紹，從軟件的安裝、界麵講解，到模型的構建、分析，都進行瞭非常細緻的演示。我尤其欣賞書中關於潛變量測量模型評估的部分，它詳細介紹瞭如何計算和解釋CR、AVE等指標，以及如何進行效度檢驗，這對於確保研究的可靠性和有效性至關重要。此外，書中關於結構模型的路徑分析，以及如何檢驗中介效應和調節效應，都給齣瞭非常清晰的操作步驟和結果解讀。這本書的語言風格也十分適閤教學，既有嚴謹的學術性，又不失通俗易懂。它讓我在教學中，能夠更加自信地將SEM分析的方法，傳授給我的學生，並讓他們能夠真正地掌握這項重要的研究工具。
评分一直以來，我都對結構方程模型（SEM）抱有濃厚的興趣，但苦於缺乏係統性的指導，無法真正掌握這門強大的統計分析技術。在我的研究領域，SEM的應用越來越廣泛，從心理學、教育學，到市場營銷、人力資源管理，都離不開它。然而，在接觸這本書之前，我總是在SPSS復雜的界麵和眾多的選項中迷失方嚮，而對於SmartPLS，更是知之甚少。這本書的齣現，無疑為我打開瞭一扇新的大門。它不僅僅是一本關於SPSS或SmartPLS操作的“說明書”，更是一本能夠引導我深入理解SEM精髓的“實踐指南”。書中對於SPSS的講解，從數據準備到模型構建，再到結果解讀，都進行瞭非常細緻的闡述。我尤其贊賞書中關於模型擬閤度的講解，它不僅僅是列齣各種指標，而是深入解釋瞭每個指標的含義，以及如何在實際研究中應用這些指標來評估模型的質量。更讓我驚喜的是，本書還全麵介紹瞭SmartPLS。SmartPLS以其易用性和在處理復雜模型方麵的優勢，在近年來越來越受到學者的青睞。中文的、高質量的SmartPLS操作指南，在此之前是相對稀缺的。這本書恰好填補瞭這個市場空白。它從軟件的安裝、界麵介紹，到模型的構建、分析，都進行瞭非常細緻的演示。我非常欣賞書中關於潛變量測量模型評估的部分，它詳細講解瞭如何計算和解釋CR、AVE等指標，以及如何進行效度檢驗，這對於確保研究的可靠性和有效性至關重要。此外，書中關於結構模型的路徑分析，以及如何檢驗中介效應和調節效應，都給齣瞭非常清晰的操作步驟和結果解讀。這本書的語言風格也很樸實，夾雜著作者的實戰經驗和建議，讀起來一點都不枯燥。它讓我意識到，掌握SEM不僅僅是掌握軟件操作，更重要的是掌握一種科學的分析思維。
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