Level 4－潜变量（Amos\SamrtPLS）

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国内首套量化能力成长模型及5L体系课程，一条由亚洲统计一哥张伟豪凝练20余年培训经验，总结十几万量化研究者的学习问题，能让你从量变飞跃质变的康庄大道，你，走不走？

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Level4－潜变量

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Amos-基础

结构方程模型(SEM)主要是衡量潜变量之间关系的统计技术，当然也包含了观察变量的分析，又称为第二代的多变量统计学。研究模型至少由两个以上的潜变量所组成，由于潜变量，如态度、行为意图等，无法直接测量，因此，每一个潜变量至少使用三个测量变量（观察变量／题目）来代表该构面的量测。验证该测量模型的信、效度即称为验证式因素分析(CFA)。

SEM分析的前提要件是潜变量必须具有良好的信、效度，否则参数估计会产生严重的偏误，包括正负符号、大小及显着等，进而导致研究人员错误的解读。

本课程内容是针对刚入SEM领域或对SEM仍不熟悉的学员而设计，一开始先建立SEM的基本概念，并以AMOS软件做为操作分析的软件，让研究者可以快速熟悉AMOS的详细操作。接下来进行验证式因素分析（Confirmatory factor analysis, CFA）的各种状况的处理，包含一阶及二阶CFA分析并执行出SEM完整模型，最后报表的解读及模型拟合度指针的要求及呈现。

本课程采AMOS分析主要是AMOS软件是以图像式的方式来学习SEM，且软件操作非常具有亲和力，软件更设计了许多防呆功能，当绘图错误时，会马上提出警示，并建议修正方法，因此对SEM不熟的人会比较容易入门，而且也比较不会忘记。

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适用对象

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▲已熟悉基本统计分析并有进阶统计分析需求者。

▲想了解潜变量的研究者。

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统计思维训练

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▲潜变量提出的背景及其现实表现。

▲正确辨别观测变量和潜变量的含义。

▲深刻理解模型比较的思想。

▲掌握潜变量分析的数据要求。

▲理解潜变量分析在数据分析的优势与不足。

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软件操作技能

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参考软件：Amos

▲掌握Amos的SEM分析方法

▲ 辨别Amos的SEM分析方法的各自优劣

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课程大纲

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一、SEM的基本概念

二、内生变量和外生变量

三、探索性因素分析

四、验证性因素分析

五、条目信度与Cronbach’s α，组成信度与平均方差提取量

六、收敛效度&区分效度

七、测量模型

八、结构模型

九、模型拟合度，评估及修正

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知识收获

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▲看懂SEM的论文。

▲完成一份SEM的硕士论文。

▲投稿CSSCI文章。

Amos-进阶

一般而言，如果SEM所有的构面都没有问题，那么SEM应该也会有不错的表现。但实务上却往往没有这么顺利，当进入SEM分析后仍会碰到许多问题。而SEM分析有几个常见的问题：1数据无法符合多元常态: 如此会造成分析结果卡方差异值膨胀，导致配适度变差；2.共线性: 有时候数据分析时会产生构面之间相关过高的情形，导致估计值完全错误。这两天的课程主要解决SEM分析的问题。

本课程内容是针对SEM常见的问题，让研究者可以多元正态、例外值的检定、SEM的二阶段准则、信度、统计检定力、概念模型及统计模型等。采AMOS分析主要是AMOS软件是以图像式的方式来学习SEM，且软件操作非常具有亲和力，软件更设计了许多防呆功能，当绘图错误时，会马上提出警示，并建议修正方法。

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适用对象

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▲已熟悉基本统计分析并有潜变量的基础者

▲想了解进阶潜变量的研究者

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统计思维训练

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▲了解多元正态及例外值的检定；

▲了解SEM的二阶段准则及模型可能发生的问题

▲了解构面指标代表及其信度要如何设定。

▲了解样本不足时如何处理

▲了解何谓检定统计力及如何计算

▲了解概念模型及统计模型的叙述

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软件操作技能

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参考软件：Amos

▲运用Amos掌握SEM分析方法的概念模型

▲运用Amos掌握SEM分析方法的统计模型

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课程大纲

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一、结构模式与测量模式

二、结构模式的二阶段准则

三、SEM共线性的判断及处理

四、SEM处理顺序尺度及类别尺度的研究设计

五、构面单一指标的处理及应用(上)

六、构面单一指标的处理及应用(下)

七、SEM小样本的解决方法

八、SEM模型搜索的应用(上)

九、SEM模型搜索的应用(下)

十、结构方程模型的检定力计算及样本数决定

十一、结构方程模型的关键报告

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知识收获

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▲让研究更接近现实社会情境。

▲可以完成博士毕业论文的分析。

▲统计水平已达投稿到SSCI水平的文章。

Amos-中介与调节

早期时的研究模型往往聚焦在变量之间的关系，如XàY，这样的研究设计只能了解X是否(Whether)会影响Y以及如果(If)X改变，Y会产生多的变化。但有时研究者更想了解X为何或如何(How and Why)透过其它的变量(中介)来影响Y?或在什么情境或时间下(What and When)一个外来的变量(调节)会影响X对Y的结果?甚至于更复杂的情形是中介与调节同时存在的模型(Moderated Mediation)。如果再把控制变量(Control Variables)考虑进来，模型又将会产生何种的变化?又将如何诠释分析的结果?

中介与调节效果分析目前广泛的应用在社会科学、行为科学、商业及健康医疗等领域中，许多等级很高的期刊也愈来愈重视这个层面的分析，因此了解中介与调节效果的差别，并知道如何去正确的分析与解读就变得更为重要了。中介与调节是目前在投稿论文上经常被应用到的架构，模型中有了中介及调节会该研究显得具有变化性，且在讨论上可以更为多样化，尤其是当变量为潜在变量时。

本课程内容让研究者可以探讨中介变量的应用及分析及干扰模型的应用及分析。所用的统计方法会由最早的Baron and Kenny开始，一直到目前最新的Bootstrap估计方法，全数包括在本课程内容当中，保证符合2018年最新的统计分析标准。

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适用对象

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▲已熟悉基本统计分析并有进阶统计分析需求者。

▲想进阶潜变量的研究者。

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统计思维训练

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▲了解潜变量的中介效果；

▲了解潜变量的调节效果；

▲了解潜变量的中介的调节效果。

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软件操作技能

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Amos

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课程大纲

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一、中介变量的原理说明

二、中介变量评估方法的比较

三、实例应用

四、中介效果评估样本数及检定力的决定

五、观察干扰变量的验证方法剖析

六、SEM干扰模型的评估

七、Moderated Mediation vs.Mediated Moderation

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知识收获

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▲让研究更接近现实社会情境

▲可以完成博士毕业论文的分析

▲统计水平已达投稿到SSCI水平的文章

Amos-多群组

多群组比较也是研究上常用到的统计方法，应用的范围包括效度稳定性、效度延展性及跨文化研究的应用等，均是群组比较常用的研究范围，本课程内容主要针对CFA及SEM在群组比较中的原理、操作、解读加以说明，开启研究的新类型，扩大投稿文章的丰富性。

本课程内容让研究者可以了解潜变量的多群组比较的使用时机、潜变量的测量工具因素恒等性及潜变量的结构模式恒等性。

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适用对象

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▲已熟悉SEM基本统计分析并有进阶统计分析需求者

▲想深入潜变量的研究者

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统计思维训练

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▲了解潜变量的多群组比较的使用时机

▲了解潜变量的测量工具因素恒等性

▲了解潜变量的结构模式恒等性

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软件操作技能

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参考软件：Amos

▲运用Amos掌握SEM分析方法的恒等性概念

▲运用Amos掌握SEM分析方法的多群组模型

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课程大纲

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一、多群组分析

二、测量工具因素恒等性

三、结构模式恒等性 (SEM)

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知识收获

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▲让研究更接近现实社会情境

▲可以完成博士毕业论文的分析

▲统计水平已达投稿到SSCI水平的文章

Amos-CMV

社会科学研究中，最常使用的是采用自陈式问卷当作数据源。这些资料包含了研究架构中包含许多构面(变量)，而且是以单一问卷向同一群受测者（如：企业主管、员工、消费者）搜集而得，那么这个研究就容易出现了研究方法中所谓的「共同方法变異(Common Method Variance, CMV」的问题，CMV 的存在通常会导致两个变量之间的相关程度提高，因此可能改变了变量之间的关系，致使统计上的显著性增高或降低，容易犯了型一错误或型二错误。

目前CMV研究应用较广的领域大概以资管及组织行为较为普遍，但也有愈来愈多的reviewers要求文章中要报告CMV的影响。由于CMV的侦测验证过程需应用SEM完成，而且是非常繁杂的过程。因此，本课程特别完整的以案例带领学员一步一步的完成CMV的分析。内容探讨何谓CMV及CMV成立的原因；研究中如何避免CMV？如何侦测CMV？即使研究有了CMV，CMV是否会影响研究的关系？最后再探讨确定CMV有影响后要如何利用多种方法修正研究结果。一般分析CMV大致上分成三个步骤:

1.检验CMV是否存在?
2.CMV如果存在，是否会对变量之间的关系产生影响?
3.如果产生影响，要如何修正?

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适用对象

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▲已熟悉SEM基本统计分析并有进阶统计分析需求者

▲想深入潜变量的研究者

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统计思维训练

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▲了解潜变量的共同方法变异(Common Method Variance, CMV)

▲如何避免CMV的发生

▲如何侦测CMV的存在

▲如何修正CMV

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软件操作技能

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参考软件：Amos

(一) 运用Amos掌握SEM分析方法的共同方法变异概念

(二) 运用Amos避免SEM分析方法的CMV發生

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课程大纲

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一、什么是共同方法变异(Common Method Variance, CMV)

二、CMV真的存在吗?

三、如何避免CMV的发生?

四、如何侦测CMV的存在

五、如何修正CMV

六、Conclusion

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知识收获

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▲让研究更接近现实社会情境

▲可以完成博士毕业论文的分析

▲统计水平已达投稿到SSCI水平的文章

Amos-LGC

结构方程模型处理数据型态大多以横断面为主，但并不代表SEM只能处理横断面数据。在纵断面研究方面，SEM的处理方式称为潜在成长模型(Latent Growth Curve, LGC)，现在已经广泛的应用在医学、教育、社会科学、财务、人力资源等领域的应用。如医学上重复量数的研究；教育方面：某种教学方法对教学成果的研究；财务分析:影响上市公司经营绩效原因的探讨；人力资源分析：知识分享程度对组织承诺的影响等。这些研究都必需是同一组样本经过一些时间，多次的测量，才能加以分析。LGC提供了绝佳的分析内容，包括了固定的平均数及随机效果的改变率，还可增加预测变量对结果影响估计，更提供了模型配适度，以决定模型是否恰当。

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