演講 無痛完成Sem與Amos論文-三星統計謝章升-20140926

三星統計諮詢顧問 謝章升[email protected]版次:20140926三星課程網www.tutortristar.com

無痛完成SEM與Amos論文

About me

2

103演講

7年領域經驗

2核心領域(量化研究&數位行銷)

1.第一代統計學vs.第二代統計學

2.標準流程的第一步-CFA驗證式因素分析

3.完整模型到中介模型

演講大綱

3

4.常遇到的難題與解套方式

a.模型配飾度不良

b.共線性問題

c.題目數過多

d.樣本數過少

演講大綱

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1.第一代統計學vs.第二代統計學

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Amos 22-圖形化介面

LISREL 9.1

Mplus 7.2-功能最強

EQS 6.1

R語言

結構方程模型SEM

1.傳統只能分析觀察變數

2.傳統假設測量沒有誤差

3.保留變數的完整訊息

4.無法同時處理直接效果與間接效果

5.可以完整重置其他研究的結果

為什麼要用SEM?

1. 傳統統計方法只能分析觀察變數

2.傳統的統計方法假設測量沒有誤差

3.保留變數的完整訊息

3.保留變數的完整訊息

4.無法同時處理直接效果與間接效果

5.可以完整重置其他研究的結果

如果我拿到:

1.您的SEM架構圖-

Amos為例為.amw檔

2.您的共變異數矩陣(Covariance Matrix)

可以跑出跟您一樣的報表

好處:跨群組/跨國比較的研究變容易

2.標準流程的第一步-CFA驗證式因素分析

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為什麼說CFA是蓋房子的第一塊磚?

驗證式因素分析(CFA)vs.探索式因素分析(EFA)

如果有一堆積木:X甲1乙丙2YZ3

英文字母:XYZ

數字:123

中國字:甲乙丙

驗證式因素分析(CFA)vs.探索式因素分析(EFA)

英文字母:XY丙

數字:123

中國字:甲乙Z

一階驗證式因素分析步驟

Schumacker and Lomax(2010)評估流程

1.模型設定(記得要設1)

2.模型辨識(需要3題以上)

3.模型估計(ML(最大概似法)利用迭代程序)

4.模型檢定

5.模型修正

3.完整模型到中介模型

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SEM軟體操作展示-以Amos軟體為例

SEM軟體操作展示-Full Model

絕對配適指標

1. χ2 test (卡方值) 愈小愈好2. p值 (未達顯著水準) p>0.05

3. Normed Chi-square (NC)=χ2 /df 3>NC>1

(嚴謹) NC<5 (寛鬆)

4. GFI (配適度) >0.90

5. AGFI (調整後…) >0.90

信賴區間法 (bootstrap method)

1. a×b的CI不包含0 間接效果成立

2. Indirect effect/SEin≧1.96

間接效果成立

Bootstrapping-間接效果、標準誤及信賴區間

Bootstrapping-間接效果、標準誤及信賴區間

變數

點估計值

係數相乘積Product of Coefficients

Bootstrapping

Bias-Corrected95% CI

Percentile 95% CI

SE Z Lower Upper Lower Upper

Total Effects

SQLOY .836 .170 4,92 .522 1.182 .540 1.234

Indirect Effects

SQLOY .429 .173 2.48 .146 .825 .109 .768

Direct Effects

SQLOY .408 .246 1.66 -.141 .844 -.058 .908

4.常遇到的難題

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模型配飾度不良

1.是否有先做一階CFA

2.有二階構面是否有單獨驗證

3.是否有共線性問題

4.是否題目數過多

5.是否樣本數過少

別偷懶-是否有做一階CFA

別偷懶-二階構面是否有驗證

二階驗證式分析

是否有共線性問題

是否題目數過多?

Advantage of Item Parceling

1. 加總或平均後的分數會近似於常態分配

2. 改善題目與樣本比(item:N)

3. 增加構面的信度

4. 估計參數較少

5. 參數估計較為穩定

6. 降低題目變異的不確定

7. 簡化模型易於解釋

Advantage of Item Parceling

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Parceling TAM

SEM TAM

是否樣本數過少?

以產出為導向-碩士論文

前面的流程跑對,

模型幾乎會過關

1.建議盡量蒐集連續尺度2.反應與形成型指標皆可

研究架構

1.資料庫2.問卷對象3.網路問卷

第二代統計學題目數是關鍵

1.傳統的方法易受樣本影響2.樣本過少-PLS

以產出為導向-投期刊

PLS定位為探索,

SEM定位為驗證

從尺度與指標找題目

發展研究架構

1.資料庫2.問卷對象3.網路問卷

題目數

樣本數

補充說明-第四章怎麼寫才會快

完成第四章,依此變成習慣的良性循環

表格先轉Excel

發展研究架構

1.選擇圖形介面的軟體2.SPSS,Amos,PLS,

表格與Office相容

統計描述內容參考國外paper寫自己的一個版本

再轉Word與PPT

掌握三關鍵-分析沒煩惱

樣本數問題

題目數問題

尺度與指標問題

是 否

尺度建議為

連續尺度 較彈性

SPSS,SEM,PLS皆可分析

分析較受限

目前只有SEM中的

MPlus軟體有演算法

反映型指標

(Reflective)

SPSS

SEM(CB-SEM)

PLS(VB-SEM)

N/A

形成型指標

(Formative) SPSS-主成分分析,典型相關

PLS(VB-SEM)N/A

掌握三關鍵-尺度與指標問題

樣本量 建議方案

100以下1.質性研究

2.PLS-可接受小樣本,但有限制條件

100-200 PLS

SPSS與SEM可能模型不佳

200-500 SPSS (樣本數影響顯著性)

SEM (樣本數不影響顯著性,但為基本要求)

500以上 SPSS

SEM(可隨機分組,驗證模型效度)

樣本數問題

樣本量 建議方案

2題以下 PLS-最低可接受1題(反映與形成指標皆可)

SPSS

3題以上 SEM的基本要求

5-7題 SEM學者的建議設計數量

7題以上 PLS

過多題目與構面在SEM分析中易形成型一錯誤

題目數問題

SmartPLS 3.0

http://www.smartpls.com/

推薦中文書

1.適合初學者

2.有標準作業流程(SOP)可以依循,像做菜樣輕鬆

3.書中整理好SEM的Key

Papers

4.目標為完成一般的SEM

模型

5.三星統計賣很便宜

推薦中文書

1.有寫到SEM前端的資料處裡-藉由SPSS

2.有完整的標準流程帶領

3.唯一缺點是較少篇幅解釋原理

4.有介紹較深的後端模型修飾技巧

5.三星統計賣很便宜

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推薦英文書

1.針對初學者而寫

2.作者不是用數學式來表達,而是運用實例與研究案例

3.中文材料無法滿足求知時,第一本推薦的英文書

Thank you

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