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結構方程模型分析實務：SPSS與SmartPLS的運用

作　　者：陳寬裕
出版社別：五南
書　　系：研究&方法
出版日期：2022/12/22(1版2刷)
ＩＳＢＮ：978-957-11-9886-6
書　　號：1H1L
頁　　數：536
開　　數：16K
定　　價：650元
優惠價格：585元

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1H1L資料檔SEM_SMARTPLS.RAR
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■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。

作者：陳寬裕

現職：屏東科技大學 休閒運動健康系 教授
學歷：長榮大學	經營管理研究所 博士
　　　嘉義大學	觀光休閒研究所 博士班
　　　清華大學	工業工程研究所 碩士
　　　臺灣大學	大氣科學系     學士
著作：《應用統計分析：SPSS的運用》
　　　《論文統計分析實務：SPSS與AMOS的運用》
　　　《結構方程模型：運用AMOS分析》
　　　《結構方程模型分析實務：SPSS與SmartPLS的運用》
榮譽：榮獲2022年史丹佛大學遴選「全球前2%頂尖科學家」
Email: pf.kuan.yu.chen@gmail.com

基本上，資料輸入完成後，即可以利用SPSS所提供的各種統計功能，依研究者的需求進行統計分析了。但有些時候，由於沒有按照實際研究需求進行抽樣，或在資料分析過程中，研究者為了達到特定的目的需求，往往須要利用既有的資料重新加以分類、計算、重新計分等處理後，再進行統計分析。在這樣的情況下，就需要先對原始資料進行編輯和轉換工作了。
本章內容包括：
(1) 資料常態性的檢測
(2) 離群值檢測
(3) 橫向計算
(4) 反向題重新計分
(5) 資料分組
(6) 計算分組平均數

2-1　資料常態性的檢測
很多連續性數值之統計方法的前提假設（assumption），常假定所處理的資料必須要符合常態分配（normal distribution）的特質。故在進行統計分析前，研究者應先檢測樣本資料是否可以符合此前提假設。如果不符合，則不可以使用該統計方法；而應先進行資料的轉換（transformaiton），使能符合常態分配的特質後，再進行後續的統計分析。
大多數人應該都聽過或了解「常態分配」的意思。譬如說，學生考試的結果一般都是中等成績的學生佔大多數，而考的很差或很優異的學生就佔少數。這種普遍現象，畫出來的次數曲線就像是圖2-1。這是個多麼漂亮的曲線啊！然而在數學上，他背後的函數表示方式卻是有點複雜，如式2-1。此外，「常態分配」的現象或概念似乎也常存在於我們的自然環境及人類社會中，對於這種現象，每個人或多或少都能意識到它的存在，但卻也都有不同的感受。

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