1h60圖解amos在學術研究之應用(第二版)

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本書理論與實務並重，首先簡介Amos「Ｂayesian SEM」的操作與應用。Amos利用馬克夫鏈蒙地卡羅（MCMC）估計法，賦予SEM的新利器。貝氏SEM不受限於大樣本理論，特別適用於小樣本。它也可考驗自訂參數的假設，利用先驗分配解決模式中負的變異數的問題，處理次序性類別資料與使用貝氏插補法處理遺漏值。 之後各章，旨在加深加廣SEM之學術知能：包含Bootstrapping在SEM上的應用、貝氏SEM與Bootstrapping的相對效能分析、複核效度之應用、類別變項編碼法在迴歸分析及SEM分析之運用、交互作用與間接效果之深入剖析、線性與非線性成長曲線分析、量表發展與指標建構的信效度考驗、與混合模式分析。此版新增的「混合模式」，特針對潛在側面圖分析(含MPLUS分析之比較)、CFA混合模式、SEM混合模式、混合回歸模式、與成長混合模式等，進行AMOS實例應用解說。 書中，亦分享了SEM學術的國際新脈動：例如，Tetrad SEM、Krippendorff a、LISREL的幽靈變項法、調節型中介效果、片段線性成長模式等。此外，隨書附贈SEM樣本規劃(單一模式 & Nested模式) & Muthen’s Entropy指標的Excel VBA程式，以提昇研究品質。期盼本書不僅是AMOS愛好者，亦是LISREL、MPLUS使用者的隨身寶典。