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內容簡介 結構方程模型(STRUCTURAL EQUATION MODEL,SEM)結合了傳統統計學上的因素分析與路徑分析技術，是一種運用統計學中的假設檢定方法對有關現象的內在結構理論，進行分析的一種統計方法。 本書以實務面學習結構方程模型分析的初衷而編寫。期盼有心學習結構方程模型分析的研究者能更簡單、更有效率的理解其概念，並運用於實際的論文研究中。相信對於初次接觸結構方程模型的初學者而言，皆能透過書中實際的論文範例而理解結構方程模型的基本概念，並學會運用SMARTPLS執行結構方程模型分析的過程。 內容的編排上，於每一統計方法先簡略闡述其基本概念與理論，然後介紹該方法的功能與應用，最後透過範例介紹怎樣去做。對於想快速入門的讀者，可先從範例部分開始掌握基本的資料處理和分析技巧，而後讀者若有興趣可以再專研其理論部分。 本書特色 ■透過書中實際的論文範例，理解結構方程模型的基本概念，並學會運用SMARTPLS執行結構方程模型分析的過程。 ■可做為「應用統計學」、「高階統計學」等課程之教材；適用於專題研究、學術論文寫作之指引。 ■附範例、習題，方便授課教師驗收學生學習成果。 ■所有範例皆附教學影音檔，促進讀者學習效率，減輕授課教師負擔。 詳細資料ISBN：9789571198866 規格：平裝 / 536頁 / 19 X 26 CM / 普通級/ 單色印刷 / 初版 出版地：台灣 本書分類：商業理財> 會計/統計> 統計軟體分析 本書分類：專業/教科書/政府出版品> 財經類> 統計> 統計軟體  內容連載基本上，資料輸入完成後，即可以利用SPSS所提供的各種統計功能，依研究者的需求進行統計分析了。但有些時候，由於沒有按照實際研究需求進行抽樣，或在資料分析過程中，研究者為了達到特定的目的需求，往往須要利用既有的資料重新加以分類、計算、重新計分等處理後，再進行統計分析。在這樣的情況下，就需要先對原始資料進行編輯和轉換工作了。 本章內容包括： (1) 資料常態性的檢測 (2) 離群值檢測 (3) 橫向計算 (4) 反向題重新計分 (5) 資料分組 (6) 計算分組平均數 2-1 資料常態性的檢測 很多連續性數值之統計方法的前提假設（ASSUMPTION），常假定所處理的資料必須要符合常態分配（NORMAL DISTRIBUTION）的特質。故在進行統計分析前，研究者應先檢測樣本資料是否可以符合此前提假設。如果不符合，則不可以使用該統計方法；而應先進行資料的轉換（TRANSFORMAITON），使能符合常態分配的特質後，再進行後續的統計分析。 大多數人應該都聽過或了解「常態分配」的意思。譬如說，學生考試的結果一般都是中等成績的學生佔大多數，而考的很差或很優異的學生就佔少數。這種普遍現象，畫出來的次數曲線就像是圖2-1。這是個多麼漂亮的曲線啊！然而在數學上，他背後的函數表示方式卻是有點複雜，如式2-1。此外，「常態分配」的現象或概念似乎也常存在於我們的自然環境及人類社會中，對於這種現象，每個人或多或少都能意識到它的存在，但卻也都有不同的感受。 看完整內容連載 特惠贈品載入中...$(DOCUMENT).READY(FUNCTION(){VAR OPT_MODULE_ID = "M201101_0_GETGIFTINFO_P00A400020005";//模組編碼參數VAR OPT = NEW ARRAY(3);//參數資料變數OPT[1] = NEW ARRAY();OPT[0] = "GETGIFTINFOAJAX1";//CLASS NAMEOPT[1][0] = "0010799527";//ITEMOPT[2] = "M201101_058_VIEW"//TEMPLATEVAR M201101_0_GETGIFTINFO_P00A400020005 = NEW AJAX_PRODUCT_SHOW(OPT_MODULE_ID,OPT);}); 主題活動【LET'SLEARN】五南暢銷展，66折起 |
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