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當代SEM研究論文參考範例

已有 2827 次阅读 2020-8-31 17:59 |个人分类:结构方程模型|系统分类:科研笔记| 结构方程模型, SEM, 范例

當代SEM研究論文參考範例

我們經過20多年的SEM學習和實戰經歷,提供正確的CB-SEM和PLS-SEM研究論文參考範例如下。讀者可以自行參考如何做正確的SEM分析和研究結果如何正確的呈現。

 

1. Correctly report a CB-SEM paper

Wen-Lung Shiau and Margaret Meiling Luo (2013) "Continuance intention of blog users: the impact of perceived enjoyment, habit, user involvement and blogging time," Behaviour & Information Technology (BIT) (32:6), pp.570-583. (SSCI)

研究方法是使用CB-SEM, 结果需要正確的呈现 CB-SEM需要交待的结果,模式適配度有 X square/df, GFI, AGFI, CFI, NFI, RMSEA. 量测模式的因子负荷量,信度CR,AVE, 区别效度,结構模式的路徑系數和R square 解釋力。

 

2. Correctly report CB-SEM model comparison

Wen-Lung Shiau, and Patrick Y.K. Chau, (2012),"Understanding blog continuance: a model comparison approach", Industrial Management & Data Systems (112: 4) pp.663-682 (SCI)

本篇提供研究者正確的呈现 CB-SEM需要交待的结果外,更提供研究者正確的呈现CB-SEM的模式比較结果,有区分為巢狀和非巢狀的模式比較。

 

3. Correctly use both CB-SEM & PLS-SEM: Why use PLS?

Wen-Lung Shiau, and Patrick Y. K. Chau, (2016). “Understanding behavioral intention to use a cloud computing classroom: A multiple model-comparison approach,” Information & Management (53:3), pp. 355-365. (SSCI, 2015 IF= 2.163) (Web of Science 80 times cited, ESI 1% high cited article )

这是结合CB-SEM和PLS-SEM的一篇论文,可以用来提供最新说明和最新參考文獻解释 PLS-SEM 是適當的分析方法。

在過去的幾十年中,基於共變異數的結構方程建模(CB-SEM)是分析觀測變數和潛在變數之間複雜關係的好方法和主要方法。相比之下, PLS-SEM 方法近年來在行銷管理、組織管理、國際管理、人力資源管理、資訊系統管理、運營管理、管理會計、戰略管理、酒店管理、供應鏈管理和運營管理等諸多領域都發生了很大的變化,成為多變量分析方法之一。PLS-SEM 的主要優點包括放寬使用 CB-SEM 估計模型的最大可能性方法所需的常態分佈假設,以及 PLS-SEM 有使用較小樣本估計更複雜的模型的能力。 與CB-SEM相比,PLS-SEM更適合於本研究,理由包括:a. 研究目標為理論發展的探索性研究; b.分析用於預測; c. 結構模型是複雜時;d. 結構模型包括一個或多個形成性構面; e. 較小樣本量是基於由於母體較少時; f分佈缺乏常態性時; g.當研究需要潛在的分數進行後續分析時。上述原因提供了本研究使用PLS-SEM是適當的分析方法。

 

4. Correctly report a PLS–SEM paper

Wen-Lung Shiau and Margaret Meiling Luo (2012) “Factors Affecting Online Group Buying Intention and Satisfaction: A Social Exchange Theory Perspective,” Computers in Human Behavior (28: 6), pp. 2431-2444. (SSCI, 2011 IF= 2.293 , 5-year IF is 2.476, Q1.)

本篇提供研究者正確报告 PLS–SEM 研究论文,包含有无回应偏差,同源偏差(CMV), 量测模式的因子负荷量,信度CR,AVE, 区别效度,结構模式的路徑系數和R square 解釋力。

 

5. Correctly report second order, MICOM, and PLS–MGA.

Li-Chun Huang, and Wen-Lung Shiau, (2017). “Factors affecting creativity in information system development: Insights from a decomposition and PLS–MGA,” Industrial Management & Data Systems (117:3), pp. 496-520. (SCI, 2016 IF= 2.205)

本篇提供研究者正確處理MICOM procedure 和 PLS-MGA

許多研究者在作群組比較時,以為跑PLS-MGA就可以了,那是以前的作法,為了避免拿橘子和蘋果作錯誤的比較,正確的作法是先作Measurement Invariance (MICOM procedure ),再作 PLS-MGA)。

特別小心注意,部分研究者處理MICOM procedure 和 PLS-MGA的CI信賴區間時,又搞亂了; MICOM procedure 至少平均數CI的5%和95%的區間估計要包含0(零),代表著2個群組沒有顯著差異,達到Measurement Invariance。 PLS-MGA群組的部分路徑係數比較CI的 5%和95%的區間估計不包含0(零),代表著2個群組有顯著差異,才有意義。

 

6. Corretly report second order (Reflective-Formative type)

Avus C.Y. Hou, Wen-Lung Shiau, and Rong-An Shang, 2019. "The involvement paradox: The role of cognitive absorption in mobile instant messaging user satisfaction," Industrial Management & Data Systems (119:4), pp.881-901. (SCI, 2018 IF= 3.727)

目前有很多 二階(Second order)的研究是不精確, 標示也是有問題的,結果就不用說了。請參考這篇吧。二階(Second order)研究常遇到 反映性Reflective和形成性Formative的模式問題。二階的模式有reflective–reflective (RR) , reflective–formative (RF) ,formative–reflective(FR), formative–formative (FF) 四種,R反映性 和 F 形成性。二階研究的估計方式有 Repeated measurement 和 2 stages 兩種。本研究是典型 reflective–formative (RF) 模式,使用的是  2 stages approaches 處理的步驟如下:A 觀念(建構二階(Second order)研究) B 正確的選擇統計軟體 C正確的使用統計軟體 D 正確的報告結果 E 正確的討論(解釋)結果

 

7. Correctly report moderation effects (ratio type) of PLS-SEM

Chih-Chin Liang, and Wen-Lung Shiau, 2018. “Moderating effect of privacy concerns and subjective norms between satisfaction and repurchase of airline e-ticket through airline-ticket vendors,” Asia Pacific Journal of Tourism Research (23:12), pp. 1142-1159. (SSCI, 2017 IF= 1.352)

本篇提供研究者正確處理連續型調節分析,新的連續型調節研究需要交代 slop 斜率和效應大小f square。

 

8. Social network research in PLS-SEM: Why PLS-SEM is popular method?

Khan, G., Sarstedt, M., Shiau, W., Hair, J., Ringle, C., and Fritze, M. 2019. "Methodological research on partial least squares structural equation modeling (PLS-SEM)," Internet Research (29:3), pp. 407-429. (SSCI, 2018 IF= 4.109)

本篇提供研究者了解PLS-SEM是很受歡迎的方法,超過25国家,60000位研究者註册使用,也介绍全球主要PLS-SEM的社会網络分佈情形,主要的核心使用者等等。

 

9. Evolution of PLS-SEM: What, when, how to use PLS-SEM (index)?

Wen-Lung Shiau, Marko Sarstedt, and Joseph F. Hair, 2019. "Internet research using partial least squares structural equation modeling (PLS-SEM)," Internet Research (29:3), pp. 398-406. (SSCI, 2018 IF= 4.109)

本篇提供研究者瞭解PLS-SEM方法的演進,有那些重要貢獻的學者,也介紹什麼是PLS-SEM, 什麼時候用PLS-SEM,以及如何使用PLS-SEM,研究者可以全面的瞭解PLS-SEM的現況和最新的演進情形。

 

10. Correctly report mediation effects & predictive model selection(model comparison)

Wen-Lung Shiau; Ye Yuan; Xiaodie Pu; Soumya Ray; Charlie Chen (2020), Understanding Fintech continuance: Perspectives from Self-efficacy and ECT-IS theories, Industrial Management & Data Systems, accepted and forthcoming (SCI, Q1,2018 IF= 3.727,5-year Impact Factor : 3.418)

本篇提供研究者了解正确的中介分析, 了解什麼是PLS-SEM Model comparison,什麼時候用PLS-SEM 的PLSpredic作Model comparison的研究 ,以及如何使用PLS-SEM的PLSpredic作Model comparison的研究,这是引领PLS-SEM model comparison 的paper,除了原作者外,我们应该是全球PLSpredict for Model comparison的第一篇论文 。




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