⊙從概念、原理，深入淺出地向讀者介紹PLS的常用模型與應用。
⊙理論與實務兼具，以實例展示SmartPLS分析過程，學以致用。
⊙適合社會科學、生醫、工程、財經等研究領域使用。
隨書附贈光碟含資料檔、專案檔、模型檔。
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，已成為當前發表文章中常見的統計分析。SmartPLS具有可分析小樣本、能精確估計中介和干擾等問題的特性，幫助研究者自動、快速完成統計程式，因此廣受資管、行銷、商學、運動休閒、健康、旅遊等領域的愛載，迄今逐漸成為社會科學及生醫的主流分析軟體。
本書以軟體SmartPLS為分析工具，從概念、原理到實作，一步一步向讀者介紹PLS的常用模型與應用上需注意的問題，並以實例展示SmartPLS分析過程，適合研讀領域有：社會科學、運輸、農業、生物醫學、藥學、製藥、電腦科學、工程、能源、技術、環境科學、材料科學、管理、會計、心理學、商學、經濟、計量經濟、財務等。
具体描述
好的，这里有一份关于“偏最小平方法的結構方程模型(PLS-SEM)：應用SmartPLS”这本书的简介草稿，内容详尽，不涉及该书的实际内容，且力求自然流畅。 --- 图书简介： 探索数据驱动的建模范式：结构方程模型在现代研究中的应用与实践 本书致力于为读者提供一个全面且深入的视角，探讨结构方程模型（Structural Equation Modeling, SEM）这一强大的统计分析工具在处理复杂关系网络中的应用潜力。在当今数据爆炸的时代，研究者面临的挑战不仅是如何收集数据，更是如何有效地从海量信息中提炼出具有洞察力的模型，并对其进行严谨的验证。本书聚焦于从理论基础到实际操作的完整路径，旨在帮助读者构建、评估和解释高度复杂的变量关系结构。 一、 理论基石与模型构建的必要性 本书首先从基础概念出发，系统阐述了结构方程模型的核心思想。SEM之所以在社会科学、管理学、市场营销、教育学乃至工程技术等诸多领域占据重要地位，在于其能够同时处理测量模型（Confirmatory Factor Analysis, CFA）和结构模型（Path Analysis）。我们深入剖析了潜在变量（Latent Variables）的概念及其在理论构建中的关键作用，以及如何通过观测指标来有效捕捉这些不可直接测量的构念。 理论模型的设计是SEM分析的第一步，也是最关键的一步。书中详尽讨论了如何将理论假设转化为可检验的数学模型。这包括对理论框架的深入理解、变量定义的精确性，以及如何通过合理的理论依据来设定变量间的路径关系。我们将引导读者理解模型设定的逻辑严谨性，强调模型必须植根于坚实的理论基础之上，而非仅仅是数据的拟合。 二、 测量模型的构建与评估：确保变量测量的有效性与可靠性 在构建结构方程模型之前，对测量模型的检验是不可或缺的环节。本书将详细介绍如何评估潜变量的测量质量。这部分内容涵盖了从数据准备到因子载荷（Factor Loadings）、平均方差萃取量（Average Variance Extracted, AVE）、组合信度（Composite Reliability, CR）的计算与解释。我们强调，只有当测量模型表现出良好的收敛效度（Convergent Validity）和区分效度（Discriminant Validity）时，后续的结构模型分析才具有可靠的意义。 书中通过大量的案例说明，指导读者如何识别并处理潜在的测量问题，例如高修正指数（Modification Indices）、低因子载荷等。通过对测量模型的严格评估，研究者能够确保其使用的指标确实准确地反映了其所欲测量的理论构念，从而为结构路径的解释奠定坚实的基础。 三、 结构模型的解析与路径分析 在测量模型得到验证后，本书将焦点转移到结构模型本身。结构模型是SEM的核心，它描述了各个潜变量之间的因果或关联关系。我们将详细阐述如何解释路径系数（Path Coefficients）的大小和显著性，以及它们在理论构建中所扮演的角色。 读者将学习如何评估整体模型的拟合度（Model Fit）。拟合度指标是判断理论模型与实际数据吻合程度的重要依据。书中系统梳理了各种拟合指标，包括绝对拟合指标（如$chi^2$、RMSEA、SRMR）和增量拟合指标（如CFI、TLI），并探讨了在不同研究背景下应优先考虑哪些指标，以及如何科学地解读这些指标的结果，避免过度依赖单一指标带来的误判。 四、 高级建模技术的探索 结构方程模型的能力远不止于简单的路径分析。本书将进一步介绍一些高级建模技术，以应对更复杂的现实研究问题。例如，如何运用调节效应（Moderation）来检验一个变量如何改变另一变量间的关系强度；如何运用中介效应（Mediation）来揭示变量间的间接影响路径，从而深入理解现象背后的机制。 此外，书中还会涉及多群组分析（Multi-group Analysis, MGA）的应用，用于比较不同子样本之间模型的结构差异性，这在跨文化研究或群体比较中尤为重要。通过对这些高级技术的介绍，读者将能够设计出更加精妙、更具解释力的研究模型。 五、 研究的规范性与报告的清晰度 统计分析的价值不仅在于得出结果，更在于其透明度和可重复性。本书在强调技术操作的同时，也高度重视研究的规范性要求。我们将指导读者如何撰写一份符合学术标准的SEM研究报告，包括详细的模型设定、评估过程、结果呈现以及对局限性的讨论。清晰、详尽的报告是实现学术交流和知识积累的关键。 目标读者 本书面向所有对高级统计分析方法感兴趣的学者、研究生和专业研究人员。无论您是初次接触结构方程模型，还是希望深化现有技能的经验丰富的实践者，本书都将是您理解和掌握SEM技术、并将其应用于实际研究的得力助手。通过对模型构建逻辑和统计细节的系统阐述，本书旨在赋能读者，使其能够自信地运用结构方程模型这一工具，为复杂的现实问题提供严谨而有力的实证支持。 ---
著者信息
作者簡介
張紹勳
學歷：國立政治大學資訊管理博士
現職：國立彰化師大專任教授
經歷：致理技術專任副教授
研究助理
張任坊
學歷：國立海洋大學商船系
現職：長榮海運三副
張博一
學歷：國立中央大學通訊工程所
現職：泰洛科技股份有限公司工程師
張紹勳
學歷：國立政治大學資訊管理博士
現職：國立彰化師大專任教授
經歷：致理技術專任副教授
研究助理
張任坊
學歷：國立海洋大學商船系
現職：長榮海運三副
張博一
學歷：國立中央大學通訊工程所
現職：泰洛科技股份有限公司工程師
图书目录
第1章 偏最小平方法PLS-SEM：基本概念及專有名詞
1-1 緒論
1-2 資料建檔：先用SPSS建檔(SES-Incentive-perf.sav)，再另存Excel新檔(SES-Incentive-perf.csv)
1-3 重要概念及專有名詞
1-4 模型
1-5 變數的類型
1-6 PLS-SEM vs. CB-SEM的參數估計
1-7 留一法「交叉驗證」及適配度
第2章 用SmartPLS分析PLS-SEM的操作畫面
2-1 SmartPLS概述
2-2 SmartPLS的「Calculate」估計有12種選項
2-3 執行「PLS algorithm」：路徑係數的相關、對依變數的相關性
第3章 consistent PLS algorithm(PLSc)估計法，等同於CB-SEM(如LISREL、AMOS)估計
3-1 PLS Algorithm的步驟
3-2 consistent PLS (PLSc)演算法(等同CB-SEM之AMOS)的估計
3-3 選配PLS bootstrapping來估計：for印出顯著性
3-4 選配consistent PLS bootstrapping來估計：for印出顯著性
3-5 選配blindfolding估計法：結構模型品質(Q2);測量模型品質(H2)
第4章 驗證式四分差分析(CTA-PLS)：該選formative模型或reflective模型
4-1 驗證式四分差分析(CTA)：檢測你測量模型是反映型或形成型
4-2 概述.
4-3 範例：Tetrads分析
4-4 執行：驗証性tetrad分析
4-5 PLLS-CTA的輸出
4-6 PLS-CTA及樣本數
第5章 重要性-效能映射分析(important-performance map analysis, IPMA)
5-1 Importance-performance map analysis(重要性-效能映射分析)(IPMA)
5-2 範例：IPMA的建檔
5-3 執行IPMA
5-4 IPMA分析結果
第6章 有限混合分群(FIMIX)：內部路徑模型的異質性，來對樣本分群(樣本要常態)
6-1 有限混合模型(Finite mixtures models, FMM)
6-2 常態性假定之檢定：使用Stata、SPSS
6-3 未觀察到的異質性(unobserved heterogeneity)
6-4 用不同分群(segments)來比較模型之適配度
6-5 適配指數(fit indices)
6-6 亂度法(熵)(entropy)：當分群的適配指數
6-7 路徑係數(path coefficients)
第7章 預測導向分群(prediction-oriented segmentation, POS)：樣本未必常態)
7-1 Prediction-oriented segmentation (POS)概念
7-2 預測導向分群(prediction-oriented segmentation, POS)：實作
第8章 多群組分析(MGA)：類別型調節變數：回卷事前已分組
8-1多群組分析(multi- group analysis, MGA)：事前已分組，內生變數要多元常態
8-2 測量不變性(measurement invariance)，又稱測量恆等性
8-3 多群組分析(multi- group analysis, MGA)：實作
8-4 執行MGA分析與結果討論
8-5 改用類別型調節變數
第9章 排列(置換)演算法(MICOM)：測量組間(inter-group)差異(不變性)
9-1 排列(置換)演算法(Permutation algorithm, MICOM)概念
9-2 排列(置換)演算法(example model)：實作
9-3 Permutation演算法的輸出
9-4 測量不變性(measurement invariance, MICOM)的檢定
第10章 PLS regression modeling (PLS Predict)≒典型相關
10-1 PLS regression: SmartPLS≠SPSS或SAS
10-2 PLS regression: SPSS也≠SAS
10-3 PLS regression modeling (PLS Predict)：實作
10-4 Creating a simple regression model in SmartPLS
10-5 PLS回歸的SmartPLS輸出之各指數
第11章 非線型模型(quadratic effect)：二次方之因果模型嗎？
11-1 使用Quadratic Effect Modeling(QEM)來處理非線性關係
11-2 使用二次方效果(quadratic effect)建模：咖啡客戶滿意度對忠誠度的非線性關係
第12 調節效果(moderating effect)
12-1 理論建構的途徑有二(多重因果關係之建構法)
12-2 一因一果一調節
12-3 連續型調節變數N(實作)：企業聲譽的前因及調節(干擾)因素
12-4 調節變數，也是預測變數之一：它有2種身分
12-5 練習題：複雜的調節變數
-----------------
第13章 高階(higher-order)構念的界定、估計及驗證
13-1 高階模型(higher-order)
13-2 如何界定higher-order構念？
13-3 高階構念之分析步驟：(extended) repeated indicators法
1-1 緒論
1-2 資料建檔：先用SPSS建檔(SES-Incentive-perf.sav)，再另存Excel新檔(SES-Incentive-perf.csv)
1-3 重要概念及專有名詞
1-4 模型
1-5 變數的類型
1-6 PLS-SEM vs. CB-SEM的參數估計
1-7 留一法「交叉驗證」及適配度
第2章 用SmartPLS分析PLS-SEM的操作畫面
2-1 SmartPLS概述
2-2 SmartPLS的「Calculate」估計有12種選項
2-3 執行「PLS algorithm」：路徑係數的相關、對依變數的相關性
第3章 consistent PLS algorithm(PLSc)估計法，等同於CB-SEM(如LISREL、AMOS)估計
3-1 PLS Algorithm的步驟
3-2 consistent PLS (PLSc)演算法(等同CB-SEM之AMOS)的估計
3-3 選配PLS bootstrapping來估計：for印出顯著性
3-4 選配consistent PLS bootstrapping來估計：for印出顯著性
3-5 選配blindfolding估計法：結構模型品質(Q2);測量模型品質(H2)
第4章 驗證式四分差分析(CTA-PLS)：該選formative模型或reflective模型
4-1 驗證式四分差分析(CTA)：檢測你測量模型是反映型或形成型
4-2 概述.
4-3 範例：Tetrads分析
4-4 執行：驗証性tetrad分析
4-5 PLLS-CTA的輸出
4-6 PLS-CTA及樣本數
第5章 重要性-效能映射分析(important-performance map analysis, IPMA)
5-1 Importance-performance map analysis(重要性-效能映射分析)(IPMA)
5-2 範例：IPMA的建檔
5-3 執行IPMA
5-4 IPMA分析結果
第6章 有限混合分群(FIMIX)：內部路徑模型的異質性，來對樣本分群(樣本要常態)
6-1 有限混合模型(Finite mixtures models, FMM)
6-2 常態性假定之檢定：使用Stata、SPSS
6-3 未觀察到的異質性(unobserved heterogeneity)
6-4 用不同分群(segments)來比較模型之適配度
6-5 適配指數(fit indices)
6-6 亂度法(熵)(entropy)：當分群的適配指數
6-7 路徑係數(path coefficients)
第7章 預測導向分群(prediction-oriented segmentation, POS)：樣本未必常態)
7-1 Prediction-oriented segmentation (POS)概念
7-2 預測導向分群(prediction-oriented segmentation, POS)：實作
第8章 多群組分析(MGA)：類別型調節變數：回卷事前已分組
8-1多群組分析(multi- group analysis, MGA)：事前已分組，內生變數要多元常態
8-2 測量不變性(measurement invariance)，又稱測量恆等性
8-3 多群組分析(multi- group analysis, MGA)：實作
8-4 執行MGA分析與結果討論
8-5 改用類別型調節變數
第9章 排列(置換)演算法(MICOM)：測量組間(inter-group)差異(不變性)
9-1 排列(置換)演算法(Permutation algorithm, MICOM)概念
9-2 排列(置換)演算法(example model)：實作
9-3 Permutation演算法的輸出
9-4 測量不變性(measurement invariance, MICOM)的檢定
第10章 PLS regression modeling (PLS Predict)≒典型相關
10-1 PLS regression: SmartPLS≠SPSS或SAS
10-2 PLS regression: SPSS也≠SAS
10-3 PLS regression modeling (PLS Predict)：實作
10-4 Creating a simple regression model in SmartPLS
10-5 PLS回歸的SmartPLS輸出之各指數
第11章 非線型模型(quadratic effect)：二次方之因果模型嗎？
11-1 使用Quadratic Effect Modeling(QEM)來處理非線性關係
11-2 使用二次方效果(quadratic effect)建模：咖啡客戶滿意度對忠誠度的非線性關係
第12 調節效果(moderating effect)
12-1 理論建構的途徑有二(多重因果關係之建構法)
12-2 一因一果一調節
12-3 連續型調節變數N(實作)：企業聲譽的前因及調節(干擾)因素
12-4 調節變數，也是預測變數之一：它有2種身分
12-5 練習題：複雜的調節變數
-----------------
第13章 高階(higher-order)構念的界定、估計及驗證
13-1 高階模型(higher-order)
13-2 如何界定higher-order構念？
13-3 高階構念之分析步驟：(extended) repeated indicators法
图书试读
自序
沒有最好的統計方法，只有更好統計法。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，已成為當前發表文章中常見的統計分析，SEM可再細分為反映型指標(reflective indicator)與形成型指標(formative indicator)，這兩種結構模型對於理解構念(construct)有不同的解讀方式，分析軟體亦不可同，前者用「LISREL,AMOS…」；後用只能用SmartPLS軟體。SPSS和SAS早已提供PLS回歸模型。但對於更複雜的路徑模型，則必須使用專門的PLS軟體。
由於由於「人與人」、「人與物」之間行為的互動是複雜的，而PLS是非常適合估計複雜的關係。偏最小平方法(Partial Least Square, PLS)為無母數估計的結構方法模型(PLS-SEM)。著名PLS軟體「SmartPLS」是德國Hamburg大學商學院Ringle et al.(2010)開發，是基於經濟計量分析的需求。早期它在化學計量領域獲得重視，接著廣受資管、行銷、商學、運動休閒、健康、旅遊…等領域的愛載，迄今逐逐成為社會科學及生醫廣主流。
PLS也是一種探索或建構「預測性模型」的分析技術，尤其潛在變數之間的因果模型(causal model)分析，更優於一般的CB-SEM。被引用到超過2500以上的學術刊物中使用，廣受學者專家的肯定。
PLS-SEM(partial least squares)相較於CB-SEM(covariance-based)對樣本條件需求較少，分析資料不需符合多元常態分配，且可處理多個構念的複雜結構模型，同時處理反映性指標與形成性指標的構測量模型，特別適用於預測與強調模型的整體解釋變異程度。
SmartPLS除了PLS algorithm(演算法)外，尚提供consistent PLS algorithm (PLSc)來仿真CB-SEM計算。其分析結果，等同於CB-SEM(如Amos, SAS, Stata, MPlus, LISREL,EQS軟體)的估計。故SmartPLS已實質含蓋CB-SEM功能。統計分析上，SmartPLS功能及實用性已大於Amos等軟體。
由於，坊間出版SEM的書，多數是屬covariance-based SEM(CB-SEM)家族，但PLS家族不同於CB-SEM，學界鮮少有書專門介紹PLS-SEM原理與範例實作，殊實可惜。
SmartPLS能分析形成性構念(或構面)和形成性指標，可分析小樣本、非常態LVs等問題，倘若你的研究樣本數不夠多(如N=190份)，則不符合使用CB-SEM資料分析方法之假定。且PLS的測量誤差較小，因此能精確的估計中介和調節(又稱干擾)等問題(Bontis & Booker, 2007)。此時你改用PLS-SEM資料分析法是明智的。
近年來SmartPLS 3廣受社科學者的歡迎，軟體內容引進了多個具有特色的分析方法，幫助研究者自動快速完成統計程式。SmartPLS更結合了現有技術方法(例如：PLS-POS、IPMA、多種bootstrapping估計係數值…)，配備易用且直覺式圖形用戶界面。
由於SmartPLS統計軟體普及且易用，漸漸應泛用在學術論文與研究法上。但國內書籍較缺乏體系性論述PLS(估計法、統計原理)。
因此本書SmartPLS內容，包括：
1. PLS Algorithm：偏最小平方法來估計PLS路徑建模(PLS path modeling)的路徑係數。接著，再搭配Bootstrapping求出路徑係數之顯著性p值。
2. Bootstrapping：具備進階拔靴法選項(advanced bootstrapping options)。印出路徑係數「t值、顯著性p值」。
3. Consistent PLS Algorithm：等同「AMOS、Stata、LISREL、SAS」CB-SEM功能。意即，SmartPLS易用且實用功能可取代「AMOS、Stata、LISREL、SAS」。接著，再搭配Consistent PLS Bootstrapping求出類CB-SEM之路徑係數「p值」。
4. Consistent PLS Bootstrapping：印出路徑係數「t值」的顯著性考驗「p值」。
5. Blindfolding：預測相關性( 和 )與「XY」因果模型的效果量( )
6. 驗證式四分差分析(confirmatory tetrad analysis,CTA)：該選formative模型或reflective模型？
7.重要性-效能映射分析(importance-performance matrix analysis, IPMA)分析
8. 有限混合分群(finite mixture segmentation, FIMIX)：內部路徑模型的異質性，來對樣本分群(樣本要常態)
9. 預測導向分群(prediction-oriented segmentation, POS)：樣本未必常態
10. 多群組分析(multi-group analysis, MGA)：類別型調節變數：回卷事前已分組
11. 排列演算法(Permutation algorithm,MICOM)：測量組間(inter-group)差異(不變性)
12. PLS regression modeling (PLS Predict)≒樣本外(out-of-sample)預測能力。
13. nonlinear relationships (如quadratic effect)。
本書以最著的軟體SmartPLS為分析工具，從概念、原理到實作，深入淺出地向讀者介紹PLS的常用模型與應用上需注意的問題，並以實例展示SmartPLS分析過程，適合研讀領域有：社會科學、運輸、農業、生物醫學、藥學、製藥、電腦科學、工程、能源、技術、環境科學、材料科學、管理、會計、心理學、商學、經濟、計量經濟、財務等。
張紹勳 謹識
沒有最好的統計方法，只有更好統計法。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，已成為當前發表文章中常見的統計分析，SEM可再細分為反映型指標(reflective indicator)與形成型指標(formative indicator)，這兩種結構模型對於理解構念(construct)有不同的解讀方式，分析軟體亦不可同，前者用「LISREL,AMOS…」；後用只能用SmartPLS軟體。SPSS和SAS早已提供PLS回歸模型。但對於更複雜的路徑模型，則必須使用專門的PLS軟體。
由於由於「人與人」、「人與物」之間行為的互動是複雜的，而PLS是非常適合估計複雜的關係。偏最小平方法(Partial Least Square, PLS)為無母數估計的結構方法模型(PLS-SEM)。著名PLS軟體「SmartPLS」是德國Hamburg大學商學院Ringle et al.(2010)開發，是基於經濟計量分析的需求。早期它在化學計量領域獲得重視，接著廣受資管、行銷、商學、運動休閒、健康、旅遊…等領域的愛載，迄今逐逐成為社會科學及生醫廣主流。
PLS也是一種探索或建構「預測性模型」的分析技術，尤其潛在變數之間的因果模型(causal model)分析，更優於一般的CB-SEM。被引用到超過2500以上的學術刊物中使用，廣受學者專家的肯定。
PLS-SEM(partial least squares)相較於CB-SEM(covariance-based)對樣本條件需求較少，分析資料不需符合多元常態分配，且可處理多個構念的複雜結構模型，同時處理反映性指標與形成性指標的構測量模型，特別適用於預測與強調模型的整體解釋變異程度。
SmartPLS除了PLS algorithm(演算法)外，尚提供consistent PLS algorithm (PLSc)來仿真CB-SEM計算。其分析結果，等同於CB-SEM(如Amos, SAS, Stata, MPlus, LISREL,EQS軟體)的估計。故SmartPLS已實質含蓋CB-SEM功能。統計分析上，SmartPLS功能及實用性已大於Amos等軟體。
由於，坊間出版SEM的書，多數是屬covariance-based SEM(CB-SEM)家族，但PLS家族不同於CB-SEM，學界鮮少有書專門介紹PLS-SEM原理與範例實作，殊實可惜。
SmartPLS能分析形成性構念(或構面)和形成性指標，可分析小樣本、非常態LVs等問題，倘若你的研究樣本數不夠多(如N=190份)，則不符合使用CB-SEM資料分析方法之假定。且PLS的測量誤差較小，因此能精確的估計中介和調節(又稱干擾)等問題(Bontis & Booker, 2007)。此時你改用PLS-SEM資料分析法是明智的。
近年來SmartPLS 3廣受社科學者的歡迎，軟體內容引進了多個具有特色的分析方法，幫助研究者自動快速完成統計程式。SmartPLS更結合了現有技術方法(例如：PLS-POS、IPMA、多種bootstrapping估計係數值…)，配備易用且直覺式圖形用戶界面。
由於SmartPLS統計軟體普及且易用，漸漸應泛用在學術論文與研究法上。但國內書籍較缺乏體系性論述PLS(估計法、統計原理)。
因此本書SmartPLS內容，包括：
1. PLS Algorithm：偏最小平方法來估計PLS路徑建模(PLS path modeling)的路徑係數。接著，再搭配Bootstrapping求出路徑係數之顯著性p值。
2. Bootstrapping：具備進階拔靴法選項(advanced bootstrapping options)。印出路徑係數「t值、顯著性p值」。
3. Consistent PLS Algorithm：等同「AMOS、Stata、LISREL、SAS」CB-SEM功能。意即，SmartPLS易用且實用功能可取代「AMOS、Stata、LISREL、SAS」。接著，再搭配Consistent PLS Bootstrapping求出類CB-SEM之路徑係數「p值」。
4. Consistent PLS Bootstrapping：印出路徑係數「t值」的顯著性考驗「p值」。
5. Blindfolding：預測相關性( 和 )與「XY」因果模型的效果量( )
6. 驗證式四分差分析(confirmatory tetrad analysis,CTA)：該選formative模型或reflective模型？
7.重要性-效能映射分析(importance-performance matrix analysis, IPMA)分析
8. 有限混合分群(finite mixture segmentation, FIMIX)：內部路徑模型的異質性，來對樣本分群(樣本要常態)
9. 預測導向分群(prediction-oriented segmentation, POS)：樣本未必常態
10. 多群組分析(multi-group analysis, MGA)：類別型調節變數：回卷事前已分組
11. 排列演算法(Permutation algorithm,MICOM)：測量組間(inter-group)差異(不變性)
12. PLS regression modeling (PLS Predict)≒樣本外(out-of-sample)預測能力。
13. nonlinear relationships (如quadratic effect)。
本書以最著的軟體SmartPLS為分析工具，從概念、原理到實作，深入淺出地向讀者介紹PLS的常用模型與應用上需注意的問題，並以實例展示SmartPLS分析過程，適合研讀領域有：社會科學、運輸、農業、生物醫學、藥學、製藥、電腦科學、工程、能源、技術、環境科學、材料科學、管理、會計、心理學、商學、經濟、計量經濟、財務等。
張紹勳 謹識
用户评价
评分
我最近手邊有一個關於消費者行為轉變的研究案子，資料收集完後，就卡在最後的統計分析階段了。傳統的共變數結構方程模型（CB-SEM）因為我的資料明顯有非常嚴重的非常態分佈，光是光影圖（Path Diagram）畫出來，心裡就開始打鼓，擔心跑出來的結果標準誤會出問題，導致我的研究發現無法被學術界接受。這時候，PLS-SEM的優勢就被突顯出來了。我看過一些國外的文獻在討論這塊，但始終覺得少了那麼一點「在地化」的說明。很多國外的教學手冊，他們的資料結構和研究情境跟我們台灣的市場環境有落差，翻譯過來的術語也常常讓人一頭霧水。我最希望這本書能提供的是一套「繁體中文、情境貼合」的實戰指南。像是，如何設定外生變數、中介變數和調節變數的潛在變數測量模型，以及模型配適度的判斷標準，希望它能用台灣本土研究者比較常遇到的研究範疇來舉例說明，而不是老是拿著國外那些標準的服務品質模型當範本。如果它能具體教導如何解讀那些PLS特有的指標，例如AVE、Cronbach's Alpha之外的指標，甚至深入探討如何處理高階潛在變數（Higher-Order Constructs）的建模，那這本書的價值就遠遠超過一本操作手冊了。
评分說真的，光是看到書名上有「應用SmartPLS」這幾個字，我就大概知道這本書的目標讀者是誰了：就是像我這種，雖然有統計基礎，但對於新興的分析工具總是想先看到實際操作介面和步驟的「實戰派」。我之前為了學PLS，嘗試過好幾次自己摸索國外的教學影片，但遇到中文介面的報表，或是台灣習慣的量表設計時，總會因為語意上的隔閡而感到挫折。這本書的價值，很大一部分就在於它能否提供一套「無痛轉移」的學習路徑。我特別想知道，它對於潛在變數的測量模型（Measurement Model）的處理，是否比傳統的SEM更簡潔明瞭？例如，如何快速診斷出問卷中哪些題項（Indicators）的負荷量不足，以及如何優化潛在變數之間的關係。如果它能用大量的截圖和清晰的步驟說明，讓讀者在操作時，可以隨時對照，彷彿作者就坐在身邊指導一般，那麼這本書的實用價值將會被極大化。畢竟，在量化研究中，軟體操作的順暢度，往往決定了研究者能否在截止日期前順利產出高品質的分析結果。
评分這本書的封面設計，說實話，挺吸引我的。那種穩重中帶點學術氣息的配色，讓人一看就知道是本硬核的工具書。身為一個長期在商學院混的研究生，對於統計模型和軟體操作的實務應用一直都很頭痛，特別是當面對那些密密麻麻的數學公式和各種假說檢定時，常常覺得腦袋快要打結了。我看過好幾本關於結構方程模型（SEM）的書籍，很多都過度偏重理論的推導，讀起來晦澀難懂，真正能指導我怎麼把手上的問卷資料餵進軟體，跑出可以交差的結果，並且還能解釋得清楚的，實在是鳳毛麟角。這本既然標榜著「偏最小平方法」（PLS），通常暗示著在樣本數不夠大或者資料常態性不佳時，它會是一個相對友善的選擇，這對我們這些拿著有限樣本到處跑的社科研究者來說，簡直是救星。我期待看到它如何一步步拆解操作步驟，讓原本遙不可及的統計魔術，變成我們可以自己動手做的實驗。尤其「SmartPLS」這個軟體名稱，聽起來就很智慧、很直覺，希望能大幅降低我處理資料時的心理壓力，讓我可以專注在模型的概念建構上，而不是被軟體的介面搞得灰頭土臉。總之，從外觀到內涵的預期，這本書給我的第一印象是：實用、接地氣，而且針對性強烈，希望能真正解決我燃眉之急的分析痛點。
评分坦白說，現在市面上的統計軟體教學書，十本有八本的內容都圍繞在SPSS或是AMOS，要找到一本專門深入探討PLS方法的書，特別是結合SmartPLS這個強大工具的，真的是需要花點時間尋覓。我個人對於那種「只告訴你點哪裡會出現什麼數字」的書非常感冒，那種東西上網查查教學影片可能十分鐘就搞定了，CP值太低。我更在乎的是，當我跑完分析，出現了一堆數值（像是VR、CR、SMC、f2等等），我該如何像一位資深教授那樣，有條理地去「闡述」這些結果。例如，如果我的模型中介效果不顯著，我該如何根據PLS報告中的資訊去判斷，是因為測量模型太弱，還是路徑係數本身強度不足？這中間的邏輯銜接，才是研究者最需要補強的內功心法。如果這本書的作者能用清晰的架構，一步步引導讀者從資料輸入、模型設定、檢定、到最終的報告撰寫，讓讀者在遇到問題時，可以根據書中的指引，回頭檢查自己在哪個環節出錯，那對我來說，這就是一本值得我珍藏的參考書，而不是用完就丟的速食讀物。
评分我對這本書的「結構方程模型」部分抱持著高度期待，但更讓我好奇的是它如何處理「偏最小平方法」這個核心概念的應用邊界。很多人都說PLS很適合探索性研究，或是當理論基礎還不夠穩固時使用，但面對那些追求嚴謹因果推論的期刊時，如何替自己的PLS結果辯護，是個關鍵的挑戰。我希望書中能有專門的章節，深入探討PLS與CB-SEM在不同研究範疇下的優劣權衡。例如，它會不會提供一些「潛規則」或「業界標準」，告訴我們在台灣的學術環境下，某些類型的研究（比如純粹的理論驗證）可能還是需要謹慎使用PLS，除非我們能提供足夠強而有力的理由。此外，SmartPLS軟體本身不斷在更新，特別是它在預測導向模型（Predictive Performance）的應用，好像越來越被重視。如果這本書能夠涵蓋到軟體最新版本的操作介面，並且著墨於如何利用PLS進行預測準確度驗證，而不是只停留在解釋模型（Explanatory Model）的階段，那絕對能讓它在眾多SEM書籍中脫穎而出，成為一本跟得上時代的工具書。
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