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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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