结构方程模型：运用AMOS分析 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2024

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结构方程模型(Structural Equation Model,SEM)结合了传统统计学上的因素分析与路径分析技术，是一种运用统计学中的假设检定方法对有关现象的内在结构理论，进行分析的一种统计方法。

　　本书以浅显易懂的方式介绍结构方程模型与Amos软体的操作介面，是一本兼顾理论与实务应用的教材。

　　1.系统而有条理：
　　本书于内容的编排上，对于每一统计方法先简略阐述其基本概念与理论，然后介绍该方法的功能与应用，最后透过范例介绍怎样去做。对于想快速入门的读者，可以先从范例部分开始掌握基本的资料处理和分析技巧，而后读者若有兴趣可以再专研其理论部分。

　　2.实务应用导向：
　　本书每一章中所讲述的内容，皆会以实际硕士或期刊论文为范例，实务示范分析过程与结果。且亦附有习题，方便授课教师验收学生的学习效果。

　　3.影音教学特色：
　　对于每一范例的操作过程与报表解说或内文中需额外讲解的部分，皆附有影音档。借由影音档，可促进读者的学习效率，亦可减轻授课教师于课堂上的负担。

本书特色

　　■ 以浅显易懂的方式介绍结构方程模型与Amos软体，兼顾理论与实务。
　　■ 涉及多重中介、干扰、多群组分析、Bootstrap、测量恆等性与模型泛化等高阶议题。
　　■ 适用于博、硕士等学术论文写作之指引。
　　■ 附范例、习题，方便授课教师验收学生学习成果。
　　■ 所有范例皆附教学影音档，促进读者学习效率，减轻授课教师负担。
 

作者简介

陈宽裕

　　现职：
　　屏东科技大学 休闲运动健康系 教授

　　学历：
　　长荣大学 经营管理研究所博士
　　嘉义大学 观光休闲研究所博士班
　　清华大学 工业工程研究所硕士
　　台湾大学 大气科学系学士

　　Email: pf.kuan.yu.chen@gmail.com
      
王正华

　　现职：
　　长荣大学企业管理学系 教授

　　学历：
　　清华大学工业工程研究所 博士

　　Email：huager@mail.cjcu.edu.tw
 

序

Chapter01概 述
1-1 线性回归模型
1-2 因素分析
1-3 路径分析
1-4 结构方程模型的产生

Chapter02结构方程模型简介
2-1 结构方程模型的基本概念
2-2 结构方程模型的基本原理
2-3 结构方程模型的功能
2-4 结构方程模型的建模过程
2-5 整体模型的评鑑及配适指标
2-6 样本大小与观察变数之数目的选取

Chapter03 Amos Graphics 基本操作
3-1 Amos Graphics 之视窗介绍
3-2 Amos Graphics 的主功能表
3-3 绘图工具箱
3-4 模型资讯视窗
3-5 模型图绘制区

Chapter04结构方程模型的应用
4-1 结构方程模型的应用分类
4-2 结构方程模型的分析步骤
4-3 概念性模型的界定

Chapter05模型图的绘制、设定与执行
5-1 范例模型一简介
5-2 范例模型二简介
5-3 范例模型三简介
5-4 绘制与设定模型图的技巧
5-5 执行结构方程模型分析
5-6 绘制验证性因素分析模型图
5-7 绘制结构模型分析图

Chapter06常态性检定
6-1 单变数常态性检定
6-2 多元常态性检定
6-3 非常态资料的处理
6-4 常态性检定范例

Chapter07验证性因素分析
7-1 验证性因素分析简介
7-2 探索性与验证性因素分析的差异
7-3 验证性因素分析的范例
7-4 执行计算估计
7-5 报表型式
7-6 【Model Fit】目录的输出内容
7-7 【Estimates】目录的输出内容
7-8 计算组合信度与平均变异抽取量
7-9 测量模型的评鑑
7-10 测量模型的评鑑范例

Chapter08结构模型分析
8-1 潜在变数的路径分析
8-2 结构模型分析范例
8-3 报表解说
8-4 【Model Fit】目录的输出内容
8-5 【Estimates】目录的输出内容
8-6 影响效果的分解
8-7 结构模型分析范例

Chapter09模型修正
9-1 模型修正简介
9-2 模型修正指标
9-3 模型修正范例

Chapter10中介效果的检验
10-1 中介效果简介
10-2 使用阶层回归分析
10-3 使用结构方程模型
10-4 中介效果的检验—Sobel test 法

Chapter11干扰效果的检验
11-1 使用阶层回归分析
11-2 使用多群组结构方程模型
11-3 步骤一：对干扰变数进行分组
11-4 步骤二：检验分组的有效性
11-5 步骤三：多群组结构方程模型分析

Chapter12拔靴法
12-1 拔靴法的基本概念
12-2 Bollen-Stine bootstrap 法
12-3 中介效果检定
12-4 多重中介效果检定

Chapter13测量恆等性
13-1 测量恆等性简介
13-2 测量恆等性的检定
13-3 检验测量恆等性的统计方法
13-4 第一个范例模型介绍
13-5 检验测量恆等性的范例
13-6 检验模型泛化的范例

Appendix 01【 品牌形象、知觉价值对品牌忠诚度关系之研究】原始问卷
Appendix 02【 游客体验、旅游意象与重游意愿关系之研究】 原始问卷
Appendix 03【 景观咖啡厅意象、知觉价值与忠诚度：转换成本的干扰效果】原始问卷
Appendix 04【 服务品质、知觉价值、消费者满意与行为意向关系之研究】原始问卷
Appendix 05服务品质问卷
参考文献

 

传统上，研究者在探讨变数间的关系时，最常使用的统计方法包括：相关分析、回归模型和路径分析⋯⋯等。然而我们也不难发现，这些方法在运用上往往也存在着许多不足或不合理之处。例如，我们不能拿两个变数间的相关系数，来当作单方向的因果关系之推论。因为即使两变数间呈现高度相关时，也可能存在多面向的解释方式，如两变数可能「互为」因果关系；或者，此两变数亦可能是共同受到此两变数之外的某其它变数之影响等。
 
此外，当我们进行回归模型时，虽然能够将较多的变数同时纳入分析与讨论，但是由于这些变数之间或许并不存在明确的时间顺序，因此将它们之间的关系，莽撞的直接以单方向的因果关系来解释的话，也是蛮危险的。另外，更令人诟病的是，若以数学的角度来看，回归模型的前提假设中，须满足每个自变数在测量时，不会有测量误差的存在。然而我们都知道，在社会科学领域的相关研究中，很多变数都是属于不可直接测量的潜在变数（latent variable，如忠诚度、满意度⋯等），这些潜在变数却都存在着测量误差。因此，这个前提假设很难在社会科学领域的相关研究中获得满足。
 
再者，较为复杂的路径分析技术，虽然已克服了回归模型中未能考虑变数间之时间先后顺序的缺点，而已能将变数客观的、按事件发生的先后顺序而建立关系，进而间接的推论变数间之单方向因果关系。但是，令人遗憾的是，路径分析中所使用的变数，也存在着与回归模型一样的先天缺陷，即假设变数是没有测量误差的。

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