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    第1章 偏最小平方法PLS-SEM:基本概念及專有名詞
    1-1 緒論
    1-2 資料建檔:先用SPSS建檔(SES-Incentive-perf.sav),再另存Excel新檔(SES-Incentive-perf.csv)
    1-3 重要概念及專有名詞
    1-4 模型
    1-5 變數的類型
    1-6 PLS-SEM vs. CB-SEM的參數估計
    1-7 留一法「交叉驗證」及適配度
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    第2章 用SmartPLS分析PLS-SEM的操作畫面
    2-1 SmartPLS概述
    2-2 SmartPLS的「Calculate」估計有12種選項
    2-3 執行「PLS algorithm」:路徑係數的相關、對依變數的相關性
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    第3章 consistent PLS algorithm(PLSc)估計法,等同於CB-SEM(如LISREL、AMOS)估計
    3-1 PLS Algorithm的步驟
    3-2 consistent PLS (PLSc)演算法(等同CB-SEM之AMOS)的估計
    3-3 選配PLS bootstrapping來估計:for印出顯著性
    3-4 選配consistent PLS bootstrapping來估計:for印出顯著性
    3-5 選配blindfolding估計法:結構模型品質(Q2);測量模型品質(H2)
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    第4章 驗證式四分差分析(CTA-PLS):該選formative模型或reflective模型
    4-1 驗證式四分差分析(CTA):檢測你測量模型是反映型或形成型
    4-2 概述.
    4-3 範例:Tetrads分析
    4-4 執行:驗証性tetrad分析
    4-5 PLLS-CTA的輸出
    4-6 PLS-CTA及樣本數
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    第5章 重要性-效能映射分析(important-performance map analysis, IPMA)
    5-1 Importance-performance map analysis(重要性-效能映射分析)(IPMA)
    5-2 範例:IPMA的建檔
    5-3 執行IPMA
    5-4 IPMA分析結果
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    第6章 有限混合分群(FIMIX):內部路徑模型的異質性,來對樣本分群(樣本要常態)
    6-1 有限混合模型(Finite mixtures models, FMM)
    6-2 常態性假定之檢定:使用Stata、SPSS
    6-3 未觀察到的異質性(unobserved heterogeneity)
    6-4 用不同分群(segments)來比較模型之適配度
    6-5 適配指數(fit indices)
    6-6 亂度法(熵)(entropy):當分群的適配指數
    6-7 路徑係數(path coefficients)
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    第7章 預測導向分群(prediction-oriented segmentation, POS):樣本未必常態)
    7-1 Prediction-oriented segmentation (POS)概念
    7-2 預測導向分群(prediction-oriented segmentation, POS):實作
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    第8章 多群組分析(MGA):類別型調節變數:回卷事前已分組
    8-1多群組分析(multi- group analysis, MGA):事前已分組,內生變數要多元常態
    8-2 測量不變性(measurement invariance),又稱測量恆等性
    8-3 多群組分析(multi- group analysis, MGA):實作
    8-4 執行MGA分析與結果討論
    8-5 改用類別型調節變數
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    第9章 排列(置換)演算法(MICOM):測量組間(inter-group)差異(不變性)
    9-1 排列(置換)演算法(Permutation algorithm, MICOM)概念
    9-2 排列(置換)演算法(example model):實作
    9-3 Permutation演算法的輸出
    9-4 測量不變性(measurement invariance, MICOM)的檢定
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    第10章 PLS regression modeling (PLS Predict)≒典型相關
    10-1 PLS regression: SmartPLS≠SPSS或SAS
    10-2 PLS regression: SPSS也≠SAS
    10-3 PLS regression modeling (PLS Predict):實作
    10-4 Creating a simple regression model in SmartPLS
    10-5 PLS回歸的SmartPLS輸出之各指數
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    第11章 非線型模型(quadratic effect):二次方之因果模型嗎?
    11-1 使用Quadratic Effect Modeling(QEM)來處理非線性關係
    11-2 使用二次方效果(quadratic effect)建模:咖啡客戶滿意度對忠誠度的非線性關係
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    第12章 調節效果(moderating effect)
    12-1 理論建構的途徑有二(多重因果關係之建構法)
    12-2 一因一果一調節
    12-3 連續型調節變數N(實作):企業聲譽的前因及調節(干擾)因素
    12-4 調節變數,也是預測變數之一:它有2種身分
    12-5 練習題:複雜的調節變數
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    第13章 高階(higher-order)構念的界定、估計及驗證
    13-1 高階模型(higher-order)
    13-2 如何界定higher-order構念?
    13-3 高階構念之分析步驟:(extended) repeated indicators法
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