線性結構模式大魔王

我們在寫論文時，如果是量化的研究，我們會發展研究架構，這個架構就是描述一些構念(變數)之間的關係，誰影響誰，正向影響還是負向影響。研究架構的好處就是讓讀者(很有可能是你的指導教授)不用讀很多你的論文只要看一張圖片就能一目瞭然知道你這個研究在搞什麼，是個非常有效率的圖。
 
那要用什麼統計技術來分析你的研究架構(構念間的關係)呢? 答案就是迴歸分析(Regression)或是線性結構模式(Structural equation modeling (SEM))。迴歸分析如果你是商管背景或有修過統計學應該都有聽過，可是線性結構模式對碩士生來說應該就不怎麼熟，有些低年級博士生搞不好也不知道。可惜的是，當你的研究在檢驗構念之間的關係，很少有指導教授會同意你只跑迴歸分析就可以畢業，通常會要你跑線性結構模式或是他們常常會一直說的SEM，而對於要投稿的博士班學生而言，SEM根本就是基本要會的東西，有鑑於此，我之後將會推出系列課程..有關線性結構模式，又可分為兩種，一種是共變數為基礎的，一種是像迴歸一樣以最小平方法為基礎的，使用的統計軟體也不同..前者是用Lisrel, Amos，後者是用SmartPLS? 
你們比較想學哪一種呢? 在上面按評論告訴我! 讓我在規劃課程時有個參考喔!

鬍鬚曾

創業辛苦，如果你想要贊助鬍鬚曾，請按此!