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偏最小平方法結構方程模型：SmartPLS簡易實務應用

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作　　者╱

吳明隆、張毓仁

出版社別╱

五南

書　　系╱

研究&方法

出版日期╱

2026/01/09 (1版 1刷)

I S B N ╱

978-626-442-121-8

書　　號╱

1H3Y

頁　　數╱

424

開　　數╱

16K

定　　價╱

580

教學資源╱

投影片((外加))


邁向量化研究分析的第一本實戰指南

⊙圖像化操作導向：全書結合大量SmartPLS操作畫面與圖示說明，步驟清楚易懂，即使無統計背景者也能輕鬆上手。
⊙理論與實務兼顧：兼顧PLS模型之理論基礎與實務應用，從測量模型建構到結構模型評估，全面涵蓋相關內容。
⊙範例資料緊扣實務探究：以教育、行為及社會科學等領域研究主題為分析範例，具高度實用性和參考價值。
⊙適用於研究領域與教學工作：可作為大學或研究所方法課程、碩博士論文分析教材，也適合教育、管理、社會科學相關領域進行實證分析的實務研究工作者使用。

本書以SmartPLS軟體實作為核心，系統化介紹偏最小平方法（PLS-SEM）的基礎理論與應用技巧，特別適合初次接觸PLS方法的研究者與研究生使用。
書中內容由淺入深，循序漸進，從PLS-SEM的基本理論概念的介紹說明，結合SmartPLS範例應用與操作圖示，引導讀者學會如何建立潛在變項、設定測量指標、執行模型估計、檢視效度與信度、進行路徑分析，以及其顯著性檢定等步驟，並能夠解讀各項統計輸出報表，有效強化結構方程模式學術論文的撰寫能力。
研讀本書，讀者將具備運用PLS-SEM進行實證研究的基本能力，進而提升研究品質與信效度，為學術之路奠定紮實基礎。

⊙吳明隆
現職：
國立高雄師範大學師資培育與就業輔導處專任教授
學歷：
國立高雄師範大學教育學系博士
事蹟：
榮獲特殊優良教師（師鐸獎）
榮獲全國十大傑出資訊人才

⊙張毓仁
現職：
高雄市大東國民小學主任
學歷：
國立中央大學教育學博士

Chapter01 PLS-SEM與CB-SEM簡介
Chapter02 SmartPLS專案與操作
Chapter03 不同SEM模型圖繪製
Chapter04 CB-SEM演算
Chapter05 PLS-SEM模式演算
Chapter06 多重中介變項的因果模型圖
Chapter07 一致性PLS-SEM演算
Chapter08 CB-SEM驗證性因素分析
Chapter09 二階驗證性因素分析(CB-SEM)
Chapter10 SmartPLS指標題項選用議題
參考書目
附錄


JASP應用統計分析初階	質性研究求生手冊─NVivo 步驟化速成指南	論文寫作與量化研究

R語言與金融時間序列分析：含金融股市各項分析、預測與股市交易策略回測模擬（附光碟）	圖解統計與大數據	The Det our: Ta les The y Didn’ t Tell You Abo ut Jour nal Pub lishing

投影片((外加))

若要索取未隨書附送(外加)且未於此提供下載的教學資源，請詳洽業務人員(02-27055066#824)(僅提供教師使用)

Chapter01 PLS-SEM與CB-SEM簡介
　　PLS-SEM為「偏最小平方法」(Partial least square)的結構方程模型(Structural model)（或稱淨最小平方結構方程模式），它是一種以變異數為基本架構(Variance-based SEM)的結構方程模型；而CB-SEM是以共變數為基本架構(Covariance-based structural)的結構方程模型，模型估計方法為最大概似法。PLSSEM適用於小樣本的情境與資料結構非常態性分布的情況，當研究者的研究目標設定為理論發展與模型探索預測時，更適用於PLS-SEM方法；相較之下，若是進行模型驗證，則採用CB-SEM較為適切。PLS-SEM雖然適用於有效樣本數個數在100以內的模型探索情境，但是若要讓模型估計達到最佳的效果時，樣本數最好是問卷中量表最多題項數的10倍；此外，PLS-SEM模型同時適用於反映性變數與形成性變數（葉連祺，2022）。
　　PLS路徑模型包含二個部分：一是結構模型(Structural model)（在PLS-SEM的脈絡，也稱其為內部模型—Inner model），它除了可以顯示潛在變項變項（以圓形或橢圓形表示）之外，同時也顯示潛在變項之間的可能關係（路徑係數）。二是測量模型(Measurement model)（在PLS-SEM脈絡，也稱為外部模型—Outer model），它顯示潛在變項與其指標變項（以矩形表示）之間的關係。測量模型分為二種類型：一種是外衍潛在變項（或稱外因潛在變項）(Exogenous latent variables)的測量模型（即模型中以這些構念解釋其他構念的潛在變項），另一種是內衍潛在變項（或稱內因潛在變項）(Endogenous latent variables)的測量模型（即模型中被解釋的那些潛在變項或構念）(Hari et al., 2022)。PLS-SEM的測量模型包括了「形成性測量模型」(Formative measurement model)、「反映性測量模型」(Reflective measurement model)兩種，PLS-SEM的演算也可處理單一題項反映或形成的構念：「單題反映構念」(Single-item reflective construct)、「單題形成構念」(Single-item formative construct)，其關注的焦點為解釋與預測理論(Explaining and predictive theories)，而非驗證理論或是假設模型(Hair et al., 2022)。
　　PLS-SEM或CB-SEM的圖示呈現方式，觀察變項（指標變項）是以矩形表示、潛在變項（因子或無法觀察變項）則是以圓形表示。就測量模型(Measurement model)（外部模型—Outer model）而言，潛在變項是指共同因子（向度／面向／構面），指標變項則是量表的題項，PLS測量模型可以直接使用單一題項的構念(Single-item construct)。若是以量表向度作為測量指標變項的結構模式而言，潛在變項則是二階構念，並以測量指標變項為其向度，向度分數可採用向度單題平均數或是向度題項加總的分數，多數的PLS-SEM假設模型都是以題項作為測量指標變項（量表的題項）。
　　PLS-SEM/CB-SEM假設模型圖繪製的圖示簡要說明表如下。
　　以教師主觀幸福感量表為例，四個共同因子即為潛在變項（構念），其測量指標變項為量表的題項。
　　PLS-SEM的模型架構常是多個測量模型(Measurement model)的組合，測量模型有二種型態：「反映性測量模型」(Reflective measurement model)、「形成性測量模型」(Formative measurement model)。反映性測量模型是預設的模型，它的方向是潛在變項指向各指標變項（題項）；形成性測量模型剛好相反，則是各指標變項指向潛在變項。
　　SEM模型中，構念之間（潛在變項）的影響關係稱為「結構模型」(Structural model)，結構模型中的自變項（因變項／解釋變項）稱為「外衍潛在變項」(Exogenous latent variables)（外因潛在變項）、依變項（結果變項）稱為「內衍潛在變項」(Endogenous latent variables)（內因潛在變項）。結構模型中若是同時具有「外衍變項」與「內衍變項」的屬性者則稱為「中介變項」(Mediator variables / intervening variables)。
　　學習態度、學習策略與學習效能的假設模型圖中，學習策略構念變項為中介變項，對學習態度構念變項而言，它是內衍潛在變項；對學習效能構念變項而言，它是外衍潛在變項，就內在模式(inner model)而言，假定學習態度構念變項是經由學習策略中介構念變項影響到樣本的學習效能構念變項。
　　在實徵資料的探究中，結構模型的中介變項可以一個以上。一個影響學習效能的四個潛在變項間的結構模式圖中，外衍潛在變項為班級氛圍、內衍潛在變項為學習效能、中介潛在變項為學習動機、學習態度，其中的學習動機、學習態度二個變項同時具有自變項與依變項性質，就班級氛圍構念變項而言，學習動機、學習態度二個構念變項為內衍潛在變項（依變項）；就學習效能構念變項而言，學習動機、學習態度二個構念變項為外衍潛在變項（自變項）。