逐步迴歸分析，如何解讀？是否具有特殊性？

請問路徑顯著能證明中介效果嗎，還需不需要參照其他指標？

EFA和CFA是同時進行的，還是先後進行的？

對二階模型該如何處理？

開發了一個新量表，EFA結果是分了兩個因素，這是二階構面嗎？

做皮爾遜相關的時候，是否變數間必須要顯著相關呢？

PLS的分析中，路徑係數的顯著性和總效果的顯著性有什麼關係？

在檢驗區別效度的時候，有兩個構面間的相關大於0.9但仍小於AVE平方根的值，這樣可以認定具有區別效度嗎？

如果通過SEM分析發現，變數間的關係不顯著，改用PLS分析會有改善嗎？

如果在測量過程中為了避免趨中效果使用了4點量表，可以跑分析嗎？

做中介分析時，如果間接效果顯著，但總效果不顯著，這個中介有效嗎？

SmartPLS會提供相關係數的顯著性嗎？

請問元分析時，用相關係數來算效應量時，是否需要看兩變數間的p值是否顯著？

自變數和依變數的相關不顯著，這種情況下能加入人口學控制變數或干擾變數，進行干擾效果分析嗎？

是否可用SmartPLS軟體做大樣本的驗證性因素分析呢？

在元分析中，有的文章沒有報告相關係數，但是報告了p或F值，是不是也可以做？

調查引用前人的問卷，不過做了適當的修改，此時還需要做探索性因素分析嗎？

二階構面的次構面需報告區別效度？

干擾效果、中介效果報告的迴歸係數，應該報告標準化，還是非標準化？

論文報告時，顯著性＊＊＊要加在標準化係數還是非標準化係數？

使用專家建立的量表，因素負荷量過低要如何處理？

我的架構有干擾，做完干擾以後還要再報告一次模型擬合度嗎？

類別變數可以跑相關分析嗎？

區間尺度可以跑SEM嗎？

我的架構有二階構面，需要每個次構面都跟依變數跑相關嗎？

論文有前後測的數據，應該分別建檔嗎？

尺度若從0-10，可以做信度分析嗎

如果構面的因素負荷量都是正的，那麼構面之間的相關就是正的嗎？

如果提出的假設大部分都不顯著，論文是不是就沒有意義了？

我在SmartPLS處理數據過程中，各個維度Cronbach's Alpha係數都在0.8左右，但為什麼總的二階構面係數超過了0.9？

SPSS做迴歸分析的迴歸係數可以比較大小嗎？

對於計畫行為理論，可以省略行為意圖嗎？(目前沒有找到相關文獻支持)

在調查時問卷有的是五級答案，有的是三級，還有兩級的，這樣後期能用AMOS嗎？

使用SmartPLS，是否需要報告model fit？

SmartPLS可以分析出二階構面的作用路徑嗎？

我有8個變數，利用100份問卷做預試分析時發現，我利用探索性因素做分析，因素無法聚焦，怎麼辦？

用mplus做干擾效應分析和仲介效應分析，自變數和中介變數需要中心化嗎？

如何判斷干擾效應是否顯著？是看交互項係數是否顯著？還是看干擾效應圖？

我有個構面是負向計分，該潛變數到另一個潛變數的路徑顯著，為何我反向計分帶進去路徑就不顯著了？

如何判斷干擾效應是增強型還是干擾型？

我做相關分析時A與B兩個變數的相關不顯著，但是SEM分析A到B的路徑卻顯著，正常嗎？

一個結構方程模型裡可以同時有項目包裹和二階模型嗎？

結構方程模型裡的人口學變數怎麼處理呢？

年齡可以作為中介變數嗎？(下)

年齡可以作為中介變數嗎？(上)

做量表開發的分析順序為何？

預試有50個樣本，可以做因素分析嗎？

有文獻支持標準化因素負荷量大於0.95表示有違反估計的現象存在嗎？

在PLS裡，干擾變數自身是否必須對依變數顯著才行？

我的構面區別效度不好，在文章中可以不報告嗎？

調查行為意圖使用六點量表可以嗎？

如果CFA中標準化因素負荷量為0.98，可以嗎？

如果模型既有干擾，也有中介，可以用迴歸分析嗎？

結構方程模型中，構面最多可以幾個？

在做結構模型的時候，路徑係數理應為正，但是結果為負，該如何解釋

當我們在測試知識的高低，可以變成一個維度嗎？

假如選擇大學生進行調查，如何抽樣較佳？

文獻綜述和討論部分的內容很相似 ，如何區分？

巨大降重秘技第十招：詞語替換

巨大降重秘技第九招：圖文轉換

巨大降重秘技第八招：瘦身減肥

巨大降重秘技第七招：不同語言

巨大降重秘技第六招：增胖長高

巨大降重秘技第五招：系統設定

巨大降重秘技第四招：合併拆分

巨大降重秘技第三招：主客易位

巨大降重秘技第二招：語態變更

巨大降重秘技第一招：換句話說

避免比對率高的巨大十招Part2

避免比對率高的巨大十招Part1

論文比對關鍵技術

所有來源(All Source)的來源百分比數值定義為何

相符處總覽(Match Overview)列表中的來源百分比數值定義為何

Turnitin相似度報告

華藝相似度報告

論文比對系統 Part 3

論文比對系統 Part 2

論文比對系統 Part 1

8th Global Summit & Expo On Laser Optics And Photonics

3rd World Conference And Expo On Biomedical Engineering

3rd Global Congress On Agriculture & Horticulture

Global Congress And Expo On Radiology, Imaging And Nuclear Medicine

Teacher Educator Advasncement

The 3rd International conference on Advanced Research in Education, Teaching and Learning.

951st International Conference On Education And E-Learning ICEEL

International Academic Conference On Global Education, Teaching And Learning In Vienna, Austria 2020

Global Conference On Catalysis & Applied Chemical Engineering GCC 2020

International Academic Conference On Global Education, Teaching And Learning In Budapest, Hungary 2020

946th International Conference On E-Education, E-Business, E-Management And E-Learning IC4E

68th International Conference On Advanced Research In Management, Business And Finance ICAMBF

6th International Conference On Business, Economy, Management And Social Studies Towards Sustainable Economy - 6th BEMSS

758th International Conference On Management, Economics & Social Science - ICMESS 2020

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International Conference On Multidisciplinary Approaches In Social Sciences, Islamic & Technology 2020

8TH INTERNATIONAL CONFERENCE ON “INNOVATION CHALLENGES IN MULTIDISCIPLINARY RESEARCH & PRACTICE” ICMRP-2020

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The IIER - 899th International Conference On Social Science And Economics ICSSE

Academicsera – 713th International Conference on Multidisciplinary Research & Practice(ICMRP)

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餐旅、休閒、運動和觀光類期刊介紹(5)

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影響各種研究樣本數大小的原因？

如何檢驗多變量常態？

如何檢定單變量常態？

區別效度的標準(四)：區別效度相關係數設定法

區別效度的標準(三)：構面相關若大於0.7建議採用置信區間法

區別效度的標準(二)：Maximum Share Variance (MSV) and Average Share Variance (ASV)

區別效度的標準(一)

AVE低於0.5有沒有關係？

平均變異數萃取量(average variance extracted, AVE)

題目信度(item reliability)的意義

組成信度(composite reliability, CR)是SEM分析中取代Cronbach’s alpha的一致性指標

項目分析、代理變數及因素分數的差異

因素命名後的後續分析

因素分析結果解讀與命名

平均變異數萃取量(average variance extracted, AVE)

因素分析的累積變異數百分比(cumulative percentage of variance, CPV)2013年的標準

因素分析的累積變異數百分比(cumulative percentage of variance, CPV)1998年的標準

因素交叉負荷量 (cross factor loadings)

因素載荷量選擇標準

轉軸法：斜交轉軸法的目的

轉軸法：直交轉軸法的目的

因素萃取：主軸因子法(PAF)

因素萃取：主成份法(PCA)

EFA的分析步驟

探索式因素分析目的

因素分析最佳因素個數萃取法

陡坡圖是因素萃取的另一種方法

萃取因素時eigenvalue>1準則

因素分析為大樣本分析法，多少樣本是足夠的?

探索式因素分析時常用的指標KMO，Bartlett's Test

構面信度(Cronbach’s α)除了大於0.7還有那些準則

李克特量表5點、6點或7點的建議

李克特量表可以當作連續尺度