結構方程模型分析實務：SPSS與SmartPLS的運用
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內容簡介
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。
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，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。
本書以實務面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。
■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。
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，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。
本書以實務面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。
目錄
自 序
使用本書前
第一章 問卷資料檔的建立
1-1 李克特量表
1-2 範例問卷的結構
1-3 製作問卷的編碼格式表
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 橫向計算
2-4 反向題重新計分
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 製作基本資料分析表
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 求取構面的信度
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 收斂效度與區別效度的檢測
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 內部一致性效標法（極端組檢驗法）
8-5 項目分析彙整
第八章習題
第九章 統計方法的演進
9-1 線性迴歸模型
9-2 因素分析
9-3 路徑分析
9-4 結構方程模型的產生
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 結構模型的共線性診斷
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 以重複指標法建立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 干擾效果的檢驗
17-1 干擾效果簡介
17-2 本章範例模型介紹
17-3 連續型干擾效果
17-4 類別型干擾效果
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 電信業服務品質問卷
五 澎湖休閒漁業觀光意象原始問卷
六 醫院服務品質問卷
使用本書前
第一章 問卷資料檔的建立
1-1 李克特量表
1-2 範例問卷的結構
1-3 製作問卷的編碼格式表
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 橫向計算
2-4 反向題重新計分
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 製作基本資料分析表
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 求取構面的信度
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 收斂效度與區別效度的檢測
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 內部一致性效標法（極端組檢驗法）
8-5 項目分析彙整
第八章習題
第九章 統計方法的演進
9-1 線性迴歸模型
9-2 因素分析
9-3 路徑分析
9-4 結構方程模型的產生
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 結構模型的共線性診斷
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 以重複指標法建立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 干擾效果的檢驗
17-1 干擾效果簡介
17-2 本章範例模型介紹
17-3 連續型干擾效果
17-4 類別型干擾效果
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 電信業服務品質問卷
五 澎湖休閒漁業觀光意象原始問卷
六 醫院服務品質問卷
序／導讀
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，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。結構方程模型除了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，同時也考慮了誤差變數的問題。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。
回顧過去幾年，個人在學習與運用結構方程模型的過程中，遭遇到不少困境，也因而走了不少冤枉路。有鑑於此，後學本著從實務面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制（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，以及其優勢和限制。
本書特別適用於需進行學術論文寫作或個案專題者，另外亦非常適合於教學單位授課時使用。其內容幾乎涵蓋了一般論文或專題中，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、區別效度檢驗、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干擾變數檢驗等。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，期盼讓讀者能身歷其境，融入研究之情境中。本書得以順利出版，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家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！
陳寬裕
謹識於 屏東科技大學休閒運動健康系
pf.kuan.yu.chen@gmail.com
2018年7月
回顧過去幾年，個人在學習與運用結構方程模型的過程中，遭遇到不少困境，也因而走了不少冤枉路。有鑑於此，後學本著從實務面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制（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，以及其優勢和限制。
本書特別適用於需進行學術論文寫作或個案專題者，另外亦非常適合於教學單位授課時使用。其內容幾乎涵蓋了一般論文或專題中，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、區別效度檢驗、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干擾變數檢驗等。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，期盼讓讀者能身歷其境，融入研究之情境中。本書得以順利出版，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家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！
陳寬裕
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pf.kuan.yu.chen@gmail.com
2018年7月
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