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課程目錄:AMOS論文中高級培訓
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課程大綱:

AMOS論文中高級培訓

 

 

1.遺漏值的處理
2.分析數據的多元常態與例外值檢定
3.模型配適度顯著的檢定與修正(Bollen-Stine檢定)

多元常態及例外值的檢定,在SEM分析中希望檢定結果為不顯著(P>0.05),但由于SEM為大樣本分析,P值往往都會顯著,內容中介紹Bollen- Stine修正方法。

1.數據非常態的處理
-Bootstrap的介紹與使用
2.結構模型的二階段準則
(Anderson and Gerbing,1988)

Bootstrap的使用時機及解讀
SEM模型估計配適度好壞的評估及處理

1.SEM共線性的判斷及處
2.模型中潛在變項單一指標測量
3.SEM處理順序尺度及類別尺度的研究設計
4.佳模型的搜索

共線性的檢查及處理方式
非連續型尺度量表的處理
小樣本的處理方式
找出佳模型

結構方程模型檢定力的計算及樣本數的決定
1.檢定力(Power)的介紹及重要性
2.SEM檢定力與樣本數的計算
3.檢定每個估計值的Power
(Satorra & Sarris, 1985)
4.檢定SEM整體模型的Power
結構方程模型的關鍵報告
1.概念模型及統計模型的敘述
2.樣本數據的細節
3.結果說明
4.事后修正
5.模型配適的額外信息
6.解釋與推論

了解何謂檢定統計力,避免犯型II錯誤,樣本數除了可依經驗法則外,如何計算本節說分明。

論文寫作期間,那些重點是一定要報告的,本節會以檢核表的方式介紹呈現。

1.研究設計

潛在構面探討;問卷設計

2.預試 資料檢查

3.資料預檢

敘述性統計;遺漏值處理

交叉分析;適合度檢定;同構型檢定

問卷的設計必須先了解可以做何種分析再進行設計,接下來問卷回收后做一些資料的處理,以確保數據的嚴謹與完整性,并且透過敘述性統計了解樣本特性。

1. 驗證式因素分析

一階及二階驗證式因素分析

多元常態及例外值檢定

SEM二階段準則

違反多元常態的因應

2.共同方法變異檢定

哈門氏單因子檢定

CFA單因子及多因子檢定

在SEM分析前先有CFA常出現的問題一一解決,以奠定結構模型的基礎。此外為了檢測測量工具是否有誤差,介紹共同方法變異以提高嚴謹性。

1.信度與效度

組成信度(CR)

平均變異數萃取量(AVE)

收斂效度(Convergent validity)

區別效度 (Discriminated validity)

信效度的評估是SSCI期刊中必備的分析報表。如何呈現與解釋是SEM論文不可或缺的內容。

1.SEM模型估計

配適度指標的報告;參數的解讀

2.模型不變性檢定

交叉效度;檢定統計力及樣本數計算

結構模型的好壞攸關研究架構與樣本的配適情形。因此論文后階段在于SEM模型的評估。交叉效度可以顯示模型的穩定性。

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