內文簡介
＜內容簡介＞ University of Nottingham Ningbo China Prof. Patrick Y.K. Chau Singapore Institute of Management Prof. Kwok Kee Wei Hamburg University of Technology Prof. Christian M. Ringle (SmartPLS開發者之一) Ludwig-Maximilians University, Germany Prof. Marko Sarstedt 好評推薦!! 蕭教授出版了許多定量方法書籍，是台灣最重要的結構方程模型(SEM)專家之一。在這本書中，他介紹了SPSS分析方法和最新結構方程模型SmartPLS 4的分析技術，對於有興趣在研究中使用SPSS和SEM的新手和高級研究人員，它確實是一本很好的資源和參考書。 ---長庚大學湯明哲校長--- *國內第一本全面介紹SmartPLS 4操作，深入探討最新量表發展、中介和調節變數的應用、reflective(反映性)和formative(形成性)指標的發展和模式的指定、PLS-SEM結構方程模式的實用書。 *本書以實用的角度引導學員從學習社會科學概念開始介紹，到完成一份專題、研究生論文和論文投稿，對於大學部專題，碩博士學生，量化的研究人員都有莫大的幫助。 *以統計分析(多變量分析)為主軸，整合了理論的介紹、量化的研究、量表的發展、卡方檢定、因素分析、迴歸分析、區別分析和邏輯迴歸、單因子變異數分析、多變量變異數分析、典型相關分析、信度和效度分析、聯合分析、多元尺度和集群分析，第二代統計技術–結構方程模式(SEM)，正確的多變量分析研究論文參考範例。 *內容涵蓋SmartPLS 4基本操作、PLS-SEM結構方程模式的學習範例、反映性和形成性指標與模式的指定、二階和高階因果關係、SEM結構方程模式實例、中介因子的效果、調節效果、測量恆等性(Measurement Invariance)、MGA呈現的範例、和論文結構與研究範例。 *本書可作為統計分析和多變量分析的教科書，也是Hair, Black, Babin, and Anderson所撰寫的Multivariate Data Analysis多變量分析的最佳輔助參考書籍，更是Hair, Hult, Ringle, and Sarstedt所撰寫的A Primer on Partial Least Squares Structural Equation Modeling(PLS-SEM)的最佳輔助參考書籍。 ★目錄： Chapter 1 統計分析簡介與數量方法的基礎 Chapter 2 SPSS 的基本操作 Chapter 3 量表的發展、信度和效度 Chapter 4 檢視資料與敘述性統計 Chapter 5 相關分析 (Correlation Analysis) Chapter 6 卡方檢定 Chapter 7 平均數比較 (t檢定) Chapter 8 因素分析 Chapter 9 迴歸分析 Chapter 10 區別分析與邏輯迴歸 Chapter 11 單變量變異數分析 Chapter 12 多變量變異數分析 Chapter 13 典型相關 Chapter 14 聯合分析、多元尺度方法和集群分析 Chapter 15 結構方程模式之Partial Least Squares (PLS) 偏最小平方 Chapter 16 SmartPLS 統計分析軟體介紹 Chapter 17 PLS-SEM (SmartPLS 4) 結構方程模式的學習範例 Chapter 18 結構方程模式之反映性 (Reflective) 模式 Chapter 19 結構方程模式之形成性 (Formative) 模式 Chapter 20 交互作用、中介和調節 (干擾) Chapter 21 SmartPLS 4 進階應用介紹 Chapter 22 被中介的調節 (中介式調節) 和被調節的中介 (調節式中介) 分析 Chapter 23 研究流程、論文結構與發表於期刊的建議附錄 A 統計分配表附錄 B 實驗設計與統計分析　【電子書，線上下載】附錄 C Hayes process 4.x 的中介和調節　【電子書，線上下載】附錄 D Process 中介和調節 in SmartPLS 4　【電子書，線上下載】附錄 E PLS-SEM 正確的中介分析期刊文章範例　【電子書，線上下載】附錄 F PLS-SEM 正確的調節分析期刊文章範例　【電子書，線上下載】附錄 G 內生性 Endogeneity 和必要條件分析 NCA　【電子書，線上下載】附錄 H PLS-SEM 在各領域的應用　【電子書，線上下載】

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統計分析入門與應用：SPSS中文版＋SmartPLS 4（PLS-SEM）第四版

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