●基礎概念篇
第1章 認識結構方程模型
一、什麼是結構方程模型
二、SEM與傳統統計方法的相似及不同之處
(一)SEM與傳統統計方法的相似之處
(二)SEM與傳統統計方法的不同之處
三、學習SEM的十大理由
(一)SEM為一門快速成長的統計技術
(二)增加論文投稿接受的機會
(三)比傳統統計分析(SPSS/SAS)更嚴謹
(四)圖形輸出,較為直觀也易於解釋
(五)SEM入門較快旦容易
(六)能夠保留變量的完整信息
(七)可進行復雜模型的評估
(八)提供整體模型的估計
(九)提供多樣化的擬合指標
(十)可以接近重復其他研究人員的研究
四、SEM的分析範圍
五、SEM的評論
六、SEM的分析工具
(一)Amos
(二)CALIS
(三)EQS
(四)LISREL
(五)Mplus
(六)Mx
(七)RAMONA
(八)SEPATH
七、SEM軟件分析比較]
……
本書前三章為結構方程模型的基礎概念篇,介紹SEM的歷史、專有術語、應用符號等,讀者們閱讀之後便可看懂已發表的SEM論文;第4~8章介紹SEM常用到的各種分析理論,方便讀者為後續的實操夯實基礎;第9~10章介紹AMOS軟件的操作程序,若讀者對AMOS操作很了解,則可以選擇略讀;第11~15章,是利用SEM進行各種模型的實務演練,在類似於真實論文數據分析的情境下,對前幾章的SEM理論做到融會貫通;第16~17章完整地解釋SEM數據報表的意義,讓瀆者清楚地了解數據分析結果的內涵,也方便讀者在閱讀SEM論文時對其研究結果做出評價;第19章補充了一些SEM容易犯的小錯誤及部分功能,讓讀者的SEM論文更具學術嚴謹性。