课程目录:AMOS论文攻略中高培训
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1.遗漏值的处理
2.分析数据的多元常态与例外值检定
3.模型配适度显著的检定与修正(Bollen-Stine检定)

多元常态及例外值的检定,在SEM分析中希望检定结果为不显著(P>0.05),但由于SEM为大样本分析,P值往往都会显著,内容中介绍Bollen- Stine修正方法。

1.数据非常态的处理
-Bootstrap的介绍与使用
2.结构模型的二阶段准则
(Anderson and Gerbing,1988)

Bootstrap的使用时机及解读
SEM模型估计配适度好坏的评估及处理

1.SEM共线性的判断及处
2.模型中潜在变项单一指标测量
3.SEM处理顺序尺度及类别尺度的研究设计
4.最佳模型的搜索

共线性的检查及处理方式
非连续型尺度量表的处理
小样本的处理方式
找出最佳模型

结构方程模型检定力的计算及样本数的决定
1.检定力(Power)的介绍及重要性
2.SEM检定力与样本数的计算
3.检定每个估计值的Power
(Satorra & Sarris, 1985)
4.检定SEM整体模型的Power
结构方程模型的关键报告
1.概念模型及统计模型的叙述
2.样本数据的细节
3.结果说明
4.事后修正
5.模型配适的额外信息
6.解释与推论

了解何谓检定统计力,避免犯型II错误,样本数除了可依经验法则外,如何计算本节说分明。

论文写作期间,那些重点是一定要报告的,本节会以检核表的方式介绍呈现。

1.研究设计

潜在构面探讨;问卷设计

2.预试 资料检查

3.资料预检

叙述性统计;遗漏值处理

交叉分析;适合度检定;同构型检定

问卷的设计必须先了解可以做何种分析再进行设计,接下来问卷回收后做一些资料的处理,以确保数据的严谨与完整性,并且透过叙述性统计了解样本特性。

1. 验证式因素分析

一阶及二阶验证式因素分析

多元常态及例外值检定

SEM二阶段准则

违反多元常态的因应

2.共同方法变异检定

哈门氏单因子检定

CFA单因子及多因子检定

在SEM分析前先有CFA最常出现的问题一一解决,以奠定结构模型的基础。此外为了检测测量工具是否有误差,介绍共同方法变异以提高严谨性。

1.信度与效度

组成信度(CR)

平均变异数萃取量(AVE)

收敛效度(Convergent validity)

区别效度 (Discriminated validity)

信效度的评估是SSCI期刊中必备的分析报表。如何呈现与解释是SEM论文不可或缺的内容。

1. SEM模型估计

配适度指标的报告;参数的解读

2.模型不变性检定

交叉效度;检定统计力及样本数计算

结构模型的好坏攸关研究架构与样本的配适情形。因此论文最后阶段在于SEM模型的评估。交叉效度可以显示模型的稳定性。