全國最佳的結構方程模型分析訓練機構
三
星
統
計
服
務
有 限 公
司
Tri-Star Statistic Service Company LTD.
結構方程模型被稱為第二代統計技術，在學術論文的研究上是與日俱
增，雖然應用的統計軟體介面愈來愈友善，但其艱澀的統計理論仍經
常導致誤用或錯誤的解讀。
因此，三星期望能以最嚴謹的研究態度及最正確的分析方法提供超專
業的結構方程模型解決方案，提升量化論文研究的品質，提供最有價
值的資訊，作為決策的依據。本統計團隊提供各項統計方面的服務，
最終的目標是將統計知識、變成一門常識，讓所有人都能得心應手，
讓統計成為學術研究的好夥伴，企業經營的好軍師。
關於三星統計
為何不是五星級或六星級的服務?
難道是哈韓一族嗎?
還是團隊喜歡吃三星葱餅?
其實是因為統計分析上的非常顯著，在 p 值的位置都會出現三顆星的符號，
諧義。
表示 “包顯著”的
講師介紹
張偉豪顧問
曾任 SPSS 多年統計軟體資深顧問，外號 “Amos 亞洲一哥”，全亞洲最會上 SEM 課程的講師，
現任三星統計服務有限公司執行長。全國有一半的學校都有 Amos 亞洲一哥的足跡、包括台灣
大學、交通大學、中央大學、中興大學、中國醫藥大學、中山醫學大學、中正大學、嘉義大學、
雲林科技大學、成功大學、中山大學、高雄師範大學、高雄醫學大學、高雄第一科技大學、高
雄應用科技大學、屏東科技大學、…演講與教育訓練。
連絡我們
公司名稱：三星統計服務有限公司
地
址：807 高雄市三民區建興路 365 巷 15 號
電
話：+886-7-3909246
傳
真：+886-7-3909741
服務信箱：[email protected]
三星網址：http://www.semsoeasy.com.tw/
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SEM 論文的分析流程
1.研究假設
模型
6.多元常態及
極端值檢定
11.配適度報告
2.問卷預試
7.共同方法
變異
12.Bollen-Stine
模型卡方值修正
3.一階 CFA
8.收斂效度
13.交叉效度
4.二階 CFA
9.區別效度
14.統計檢定
5.Bollen
二階段檢定
10.SEM 分析及
違犯估計
15.其它假設檢
16.結論與建議
透過上述標準化的 SEM 分析流程，循序建立 SEM 分析的 SOP，在此一
基礎上結合深入的理論探討，讓我們的研究更為正確、精準及嚴謹。本課
程內容已在國內各大專院校施行過，效果卓著，並獲得良好成果，使得許
多 SEM 使用者能無痛進入 SEM 的領域。
3
統計的力量－SPSS 論文輕鬆寫
課程大綱及訓練內容
時間
3 小時
科目
1. 多變量分析方法的整合 1.
應用說明
2. 資料預試
2.
3. 敘述性統計
4. 交叉分析
5. 複選題分析
3.
6. 適合度檢定
7. 同質性檢定
內容
說明 SPSS 多變量分析近 20 多種常用的
統計方法之間的相互的關係。
運用項目分析了解問卷題目鑑別力，以利
正式問卷產生。
利用敘述性統計做資料篩選，告訴您平均
數、變異數、中位數、偏態、峰度在分析
上的實務涵意。
4. 提供複選題的建檔小工具，協助進行複選
題分析，並提供選項重要性的權重。
3 小時
3 小時
3 小時
1.
2.
3.
4.
因素分析
信度分析
集群分析
區別分析
1.
2.
3.
4.
5.
6.
7.
皮爾森相關分析
多元迴歸分析
階層式迴歸
二元羅吉斯迴歸
路徑分析
典型相開
虛擬變數的轉換處理
1.
2.
3.
4.
pair t 檢定
t 檢定
ANOVA
差異分析(事後比較)
5. 利用卡方分析了解構本是否具代表性(適
合度分析)，兩群之間是否可以合併(同質
性比較)。
1. 將多個變數資料縮減為少數幾個因素，以
利分析的進行。
2. Cranbach’s alpha 的介紹與應用
3. k-means 分群的應用
4. 分群正確性的分析(區別分析)
1. 應用相關分析了解變數之間關係大小及
所代表的實務上的意義。
2. 多元迴歸的分析，包括共線性的診斷與處
理。
3. 干擾變數的分析應用(階層式迴歸)
4. 當決策結果只有兩類時的應用(羅吉斯迴
歸)
5. 中介變數的探討(路徑分析)
6. 多因多果的分析介紹(典型相關)
1. 實驗設計的分析，同 一受測樣本 (pair
t)，獨立樣本(t test)。
2. 當類別超過三組以上時，要了解兩兩之間
平均數的不同時應用之。
3. 了解不同組別之間的差異。
4
SEM 統計精進營課程開班(基礎班)
課程大綱及訓練內容
時間
3 小時
3 小時
3 小時
3 小時
科目
6. SEM 的基本原理
7. SEM 基本流程
8. SEM 術語
9. 為何要用 SEM?
10. SEM 假設
11. 合理的樣本量
12. 參數設定原則
13. 模型識別
14. 完整資料或缺失資料的適當處理
Amos 操作環境與模式建立
1. Amos 環境介紹
2. 建立路徑圖
3. 資料讀取
4. 資料處理(分析)
5. 資料輸出(報表解讀)
1. 驗證式因素分析(CFA)
2. 多元常態及例外值檢定
3. 一階驗證性因素分析
4. 二階驗證性因素分析
5. 組成信度 (CR)
6. 變異數萃取量 (AVE)
1. 檢定 SEM 模型適合度
2. 評估整體模型擬合
3. 違犯估計的檢查
AMOS 配適指標意義及應用
1. 絕對配適指標
2. 增值配適指標
3. 精簡配適指標
4. 競爭配適指標
5
內容
了解 SEM 基本的注意事項及要
求，才不會犯了不該犯的錯誤，並
在一開始的構念及問卷設計上不會
犯錯，之後分析才會順利。
Amos 軟體完整的操作訓練，帶領
學員將一步步的將所有的指令完整
的走一遍，並提示各項快速的操作
及繪圖技巧，讓學員在 3 小時後，
操作軟體毫無障礙。
CFA 為 SEM 的基本元素，本內容
以實務的方式探討 CFA 分析常碰
到的問題，包括 CFA 非正定、模型
配適度不佳、模型修正及所代表意
涵等等的原因及解決之道。
SEM 分析配適度指標所代表的意
義及解讀。造成配適度不佳的原因
及處理因應之道。Amos 所有報表
輸出的意義及了解如何正確的在論
文中報告應有的配適度指標。
SEM 統計精進營課程開班(進階班)
課程大綱及訓練內容
時間
科目
結構模式與測量模式
1. 分析資料的多元常態及例外值檢核
2. 模式顯著(p<0.05)與樣本數的關係
(Bollen- Stine 檢定)
3 小時
3. 資料非常態的處理－Bootstrap 的介紹
及使用
4. 結構模式的二階段準則
5. SEM 共線性的判斷及處理
l 何謂信度與效度？
l 信、效度的種類
l 探索式因素分析 vs.驗證式因素分析
l 問卷信度評估
3 小時 1. Cronbach’s α (標準化與非標準化係數
的區別)
2. 組成信度 (Composite Reliability, CR)
3. 平均變異數萃取量 (Average Variance
Extracted, AVE)
問卷效度評估
1. 統計(statistical validity)效度
3 小時 2. 收斂(convergence)效度
3. 區別(discriminant)效度
4. 交叉(cross validity)效度
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
結構方程模型的檢定力計算及樣本數決定
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
(MacCallum, Browne & Sugawara,
3 小時
1996
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. 樣本資料的細節
3. 結果說明
4. 事後修正
5. 模型配適的額外資訊
6. 解釋與推論
6
內容
示範及練習多元常態及例外
值的檢定，在 SEM 分析中
希望檢定結果為不顯著
(P>0.05)，但由於 SEM 為大
樣本分析，P 值往往都會顯
著 ， 內 容 中 介 紹 BollenStine 修正方法。另外介紹
共線性的檢查及處理方式。
信度及各種效度的介紹及計
算方式，當信、效度有問題
是要如何因應處理?
常態、同質、獨立的檢定，
收斂效度的判定及多種區別
效度的檢定，還有模型穩定
度分析的交叉效度檢定及解
讀。
了解何謂檢定統計力，避免
犯型 II 錯誤，樣本數除了可
依經驗法則外，如何計算本
節說分明。
論文寫作期間，那些重點是
一定要報告的，本節會以檢
核表的方式介紹呈現。
SEM 統計精進營課程開班(應用班)
大綱及訓練內容
時間
3 小時
3 小時
3 小時
3 小時
科目
多群組分析
1. 測量工具因素恆等性 (一階 CFA)
2. 結構模式恆等性 (SEM)
3. 潛在平均數結構恆等性 (Latent
mean)
4. 複核效化 (交叉效度,
cross-validation)分析
5. 類別變數干擾 (moderator)效果
的評估
l 競爭模型比較
1. 巢形與非巢形結構的比較
2. 等值模型的評估
3. 競爭模型的比較策略
4. SEM 中的模型比較
l SEM 模型探索
中介變數的原理說明
中介變數評估方法的比較
1. 因果法 (The Baron and Kenny’s
Approach, B-K method)
2. 直接與間接效果法
3. 係數差異法 (Difference in
coefficients)
4. 係數乘積法 (Product of
coefficients)
5. 信賴區間法(Bootstrap
Distribution of Effects)
實例應用
1. 單一因子中介模型
2. 二因子有因果關係中介模型
3. 二因子無因果關係中介模型
4. 多因子中介模型
中介效果評估樣本數及檢定力的決定
SEM 干擾模型的評估
1. 觀察的干擾變數檢定
2. 潛在的干擾變數檢定
3. Partial Least Square 於干擾變
數的應用
7
內容
跨群組比較是論文題目的一個很
好的來源，Amos 操作上並不困
難，具有高度的可解讀性，讓學
員了解如何執行群組分析比較及
其真正的涵義。
近兩年來開始受到注意的新論文
型態，只有 SEM 才能執行分析、
比較，探討多個模型中最適當的
模型為何。
探討目前最新的中介效果分析的
幾種方法，從 old school 到 state
of art，加以探討並分析介紹其
優劣。
SEM 潛在變數的干擾大概是最
難檢定的部份，本內容將介紹多
個分析方法，並帶學員一步步的
完成分析。
SEM 統計精進營課程開班(論文寫作班)
課程大綱及訓練內容
時間
3 小時
3 小時
3 小時
3 小時
科目
研究設計
1. 潛在構面探討
2. 問卷設計
預試
1. 資料檢查
2. 項目分析
3. 樣本及檢定統計力預估
資料預檢
1. 敘述性統計
2. 遺漏值處理
3. 交叉分析
4. 複選題分析
5. 適合度檢定
6. 同質性檢定
驗證式因素分析
1. 一階及二階驗證式因素分析
2. 多元常態及例外值檢定
3. SEM 二階段準則
4. 違反多元常態的因應
模型修正
1. 模型修正判定準則
2. 殘差相關的討論
共同方法變異檢定
1. 哈門氏單因子檢定
2. CFA 單因子及多因子檢定
信度與效度 (SEM
Uni-dimensionality test)
1. 組成信度
2. 平均變異數萃取量
3. 統計效度
4. 收斂效度
5. 區別效度
SEM 模型估計
1. 配適指標的報告
2. 參數的解讀
模型不變性檢定
1. 交叉效度
2. 檢定統計力及樣本數計算
8
內容
探討什麼才是正確的構念，問卷設計的
注意事項。
如何利用 SPSS 進行預試題目鑑別力
的分析，及早找出沒有鑑別力的題目，
精簡問卷。
敘述性統計如平均數、偏態、峰態、變
異數及皮爾森相關已經提供了未來分
析的許多資訊，並探討其實務上的意
義。
提供一些交叉分析及複選題的分析技
巧及意義，並利用 spss 執行基本的統
計檢定。
1. 循序漸進的探討 SEM 的分析流
程，並探討其間所會碰到的問題及
如何解決。
2. 模型修正是 SEM 的功課之一，本
段以 Amos 所提供的 5 種指標，
做為介紹並了解其應用之處；殘差
相關一直是 SEM 有爭論之處，本
處也特別討論殘差相關的正當性
及處理方式
3. 自陳式問卷所產生的共同方法變
異如何預防及事後檢定的過程分
析。
證明問卷信、效度的存在，SEM 的估
計參數輸出解讀。
由於 CFA 分析為資料驅動，因此為避
免 capitalization on chance (隨機偶
合)的情況發生，模型穩定度(交叉效度)
的評估就顯得很重要。
演講題目(3 hours each)
1. 玩弄多變量於股掌 (SPSS 於學術論文上的應用)
2. 結構方程模型於學術論文的應用
3. Tricks and Traps in SEM－Using Amos Graphics
4. 結構方程模型，學術研究的威而鋼－讓您的論文“in”起來(上)
5. 結構方程模型，學術研究的威而鋼－讓您的論文“in”起來(下)
6. 論文題材何處找，求人不如求己好
7. 始祖鳥，恐龍與鳥類的遺失的一環－中介效果的探討與分析
8. 恐龍滅絕的真相，外來事件的影響－干擾變數的分析與應用
9. SEM 分析的必要條件-問卷信、效度評估
10. SEM 論文輕鬆寫－論文寫作不求人
11. 天生就是愛比較－多群組分析與應用
12. 票選最佳男主角－競爭模型的分析與應用
13. 大勢所趨－SEM 縱斷面資料的處理
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