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以SmartPLS進行PLS-SEM:建立模型、中介、調節和衡等性分析

更新於 發佈於 閱讀時間約 1 分鐘

PLS和CB-SEM的差異

許多研究者可能對結構方程式(SEM)非常熟悉,但其實我們大多指的是Covariance-based SEM (CB-SEM),而非今天主要說的Partial least squares SEM(PLS-SEM),兩者不只出生時間相似,目的其實非常相似,都旨在探索潛在構面之間的關係,相較於迴歸分析,PLS-SEM和CB-SEM都能有效檢視一個以上的依變項,便同時數個檢驗中介和調節效果;相較於路徑分析,PLS-SEM和CB-SEM更能考量進測量誤差。但是為何CB-SEM比PLS-SEM更紅?可能要歸功於CB-SEM陣營AMOS的簡單和SPSS兼容性強,更是虜獲了眾多教育和心理領域研究生

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心理博士的筆記本
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文章內容以圖像式和步驟化方式,教您如何在各種統計軟體中(例如:SPSS、R和Mplus),執行多種統計方法。此外,我還會分享一些學術和科技新知,幫助您在學術之路上走得更順利。
2024/12/30
信賴區間(Confidence interval)是一種用於評估母體參數的區間估計方法。本文主要採用圖文搭配,介紹了信賴區間的計算方法以及信賴區間的解讀。
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2024/08/16
說明隨機抽樣誤差和非抽樣誤差在抽樣調查中的影響,並提供了分層隨機抽樣和便利取樣的實例,最後提供了讀者在檢視民調報告時應該留意的細節。
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2024/06/13
本次練習的主題是「在校園咖啡廳的討論社交媒體」,在這篇文章中,我們將介紹一段由兩位學生,Alice 和 Brian,進行的英語對話,並提供繁體中文翻譯及重要的單字解析。透過使用 ChatGPT,您可以反覆聆聽這段對話,從而提升您的英語聽力和口語能力。
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