課程大綱： AMOS論文寫作高級培訓
遺漏值的處理方法
分析數據的多元常態與例外值檢定
模型配適度顯著的檢定與修正
數據非常態的處理 -Bootstrap的介紹與使用
結構模型的二階段準則
SEM共線性的判斷及處理
模型中潛在變項單一指標測量
SEM處理順序尺度及類別尺度的研究設計
佳模型的搜索
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
研究設計
潛在構面探討
問卷設計
預試
資料檢查
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
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
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
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)
SEM模型估計
配適度指標的報告；
參數的解讀
模型不變性檢定
交叉效度；
檢定統計力及樣本數計算
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