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          AMOS論文攻略中高培訓(xùn)

1.遺漏值的處理
2.分析數(shù)據(jù)的多元常態(tài)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(tài)及例外值的檢定，在SEM分析中希望檢定結(jié)果為不顯著(P>0.05)，但由于SEM為大樣本分析，P值往往都會(huì)顯著，內(nèi)容中介紹Bollen- Stine修正方法。

1.數(shù)據(jù)非常態(tài)的處理
-Bootstrap的介紹與使用
2.結(jié)構(gòu)模型的二階段準(zhǔn)則
(Anderson and Gerbing,1988)

Bootstrap的使用時(shí)機(jī)及解讀
SEM模型估計(jì)配適度好壞的評(píng)估及處理

1.SEM共線性的判斷及處
2.模型中潛在變項(xiàng)單一指標(biāo)測(cè)量
3.SEM處理順序尺度及類別尺度的研究設(shè)計(jì)
4.佳模型的搜索

共線性的檢查及處理方式
非連續(xù)型尺度量表的處理
小樣本的處理方式
找出佳模型

結(jié)構(gòu)方程模型檢定力的計(jì)算及樣本數(shù)的決定
1.檢定力(Power)的介紹及重要性
2.SEM檢定力與樣本數(shù)的計(jì)算
3.檢定每個(gè)估計(jì)值的Power
(Satorra & Sarris, 1985)
4.檢定SEM整體模型的Power
結(jié)構(gòu)方程模型的關(guān)鍵報(bào)告
1.概念模型及統(tǒng)計(jì)模型的敘述
2.樣本數(shù)據(jù)的細(xì)節(jié)
3.結(jié)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(tǒng)計(jì)力，避免犯型II錯(cuò)誤，樣本數(shù)除了可依經(jīng)驗(yàn)法則外，如何計(jì)算本節(jié)說分明。

論文寫作期間，那些重點(diǎn)是一定要報(bào)告的，本節(jié)會(huì)以檢核表的方式介紹呈現(xiàn)。

1.研究設(shè)計(jì)

潛在構(gòu)面探討；問卷設(shè)計(jì)

2.預(yù)試 資料檢查

3.資料預(yù)檢

敘述性統(tǒng)計(jì)；遺漏值處理

交叉分析；適合度檢定；同構(gòu)型檢定

問卷的設(shè)計(jì)必須先了解可以做何種分析再進(jìn)行設(shè)計(jì)，接下來問卷回收后做一些資料的處理，以確保數(shù)據(jù)的嚴(yán)謹(jǐn)與完整性，并且透過敘述性統(tǒng)計(jì)了解樣本特性。

1. 驗(yàn)證式因素分析

一階及二階驗(yàn)證式因素分析

多元常態(tài)及例外值檢定

SEM二階段準(zhǔn)則

違反多元常態(tài)的因應(yīng)

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(xiàn)的問題一一解決，以奠定結(jié)構(gòu)模型的基礎(chǔ)。此外為了檢測(cè)測(cè)量工具是否有誤差，介紹共同方法變異以提高嚴(yán)謹(jǐn)性。

1.信度與效度

組成信度(CR)

平均變異數(shù)萃取量(AVE)

收斂效度(Convergent validity)

區(qū)別效度 (Discriminated validity)

信效度的評(píng)估是SSCI期刊中必備的分析報(bào)表。如何呈現(xiàn)與解釋是SEM論文不可或缺的內(nèi)容。

1. SEM模型估計(jì)

配適度指標(biāo)的報(bào)告；參數(shù)的解讀

2.模型不變性檢定

交叉效度；檢定統(tǒng)計(jì)力及樣本數(shù)計(jì)算

結(jié)構(gòu)模型的好壞攸關(guān)研究架構(gòu)與樣本的配適情形。因此論文后階段在于SEM模型的評(píng)估。交叉效度可以顯示模型的穩(wěn)定性。