線性結構模式
Structural Equation Modeling
| 節 | 週三 |
|---|---|
2 09:00–09:50 | 線性結構模式 TD 3 節連堂 |
3 10:10–11:00 | |
4 11:10–12:00 |
* 根據陽明交大上課時間表所列
線性結構方程模式(SEM)對行為科學而言是一甚為有力的分析工具,本課程採應用導向,以循序漸進的方式介紹數種模式的型態,並透過實例具體說明SAS軟體 (PROC CALIS) 的配合操作方法,目的是使同學充分了解線性結構模式的概念及其應用時機,並熟悉操作技術,以增進研究能力。利用線性結構模式評估測量上的信度與效度是本課程著墨的重點。
統計方法與資料分析,多變量分析
無備註
全程由教師講授,以板書為主,power point為輔,並提供SAS程式給同學參考使用。
1. 學期作業: 須繳交一次學期作業。 2. 考試狀況: 期中考,期末考。 3. 評量方法: 作業 20%,期中考 30%,期末考50%。
Measurement Models and Related Topics
1. Second-Order CFA 2. Reflective versus Formative Indicators 3. Multitrait–Multimethod (MTMM) 4. Common Method Variance (CMV) 5. Procedural and Statistical Remedies for CMV
- 講授：
- 30
Structural Models and Related Topics
1. Structural Models with Latent Variables (The Two-Step Approach) 2. Criterion-Related Validity and Nomological Validity 3. Scale Development 4. Monte-Carlo Simulation
- 講授：
- 12
Introduction to SEM
Traditional Structural Equation Modeling (SEM), Reliability and Construct Validity
- 講授：
- 6
| 週次 | 主題 |
|---|---|
| 第 1 週 | Traditional SEM |
| 第 2 週 | Reliability and Construct Validity |
| 第 3 週 | Second-Order CFA |
| 第 4 週 | Reflective versus Formative Indicators |
| 第 5 週 | Multitrait–Multimethod (MTMM) |
| 第 6 週 | CT-CM model |
| 第 7 週 | CU model |
| 第 8 週 | Common Method Variance (CMV) |
| 第 9 週 | Procedural Remedies to Reduce CMV |
| 第 10 週 | Statistical Methods for CMV Detection and Correction |
| 第 11 週 | The CFA Marker Technique |
| 第 12 週 | The ULMC Technique |
| 第 13 週 | 期中考 |
| 第 14 週 | Structural Models with Latent Variables (The Two-Step Approach) |
| 第 15 週 | Criterion-Related Validity and Nomological Validity |
| 第 16 週 | Scale Development |
| 第 17 週 | Monte-Carlo Simulation |
| 第 18 週 | 期末考 |
Hair, Jr., J. F., Black, W. C., Babin, B. J., & Anderson, R. E. (2014). Multivariate data analysis (7th ed.) (Chap. 13). Pearson New International Edition.
- 地點
- 教授研究室
- 時間
- 週一 14:00 ~ 16:00
- 聯絡方式
- cding@mail.nctu.edu.tw