大家都知道，近幾年來結構方程模型越來越受國際期刊青睞，許多研究者已經悄然在用結構方程模型來佔據自己的學術地位。
雖然結構方程模型結果看上去非常的高大上，但你也總是會懷疑，通過問卷調查回來的數據真的那麼可靠嗎？如何能夠不通過調查原始數據，也使用結構方程模型呢?
首先，你要認識兩種統計方法，一是元分析（Meta-analysis,MA），另一個就是結構方程模型（structural equation modeling, SEM）。這兩種方法是是目前應用在行為科學、醫學及社會科學上其中兩種最先進的統計方法。每一種方法都有特定的術語、成立穩固的研究社群、統計模型、應用軟體及期刊等 (Research Synthesis Methods and Structural Equation Modeling: A Multidisciplinary Journal)。
有人問牛頓為何如此成功，牛頓謙虛的說：「如果我看得比別人遠一點，這是因為我站在巨人的肩膀上」。
元分析（Meta-analysis,MA）是對眾多現有實證文獻的再次統計，通過對相關文獻中的統計指標利用相應的統計公式，進行再一次的統計分析，從而可以根據獲得的統計顯著性等來分析兩個變量間真實的相關關係，是具有「相同目的」、「相互獨立」 的多個研究結果進行定量（統計）綜合分析，可稱之為「分析中的分析」。
結構方程模型是高級定量方法中最常見的統計方法之一。在社會科學以及經濟、市場、管理等研究領域，有時需處理多個原因、多個結果的關係，或者會碰到不可直接觀測的變量（即潛變量），這些都是傳統的統計方法不能很好解決的問題。
結構方程模型是一種建立、估計和檢驗因果關係模型的方法。模型中既包含有可觀測的顯在變量，也可能包含無法直接觀測的潛在變量。結構方程模型可以替代多重回歸、通徑分析、因子分析、協方差分析等方法，清晰分析單項指標對總體的作用和單項指標間的相互關係。結構方程彌補了傳統統計方法的不足，成為多元數據分析的重要工具。
目前社會科學許多研究，主要是試圖了解一組變量之間的關係。比如計劃行為理論：態度、主觀規範及認知行為控制對行為意圖的影響。一般的研究，大多是發展問卷再針對特定人群去加以調查，資料搜集後再分析各變量之間的關係，再進行推論。
但畢竟一個研究，要做一般性推論並不容易，研究結果是否真正代表模型的關係或甚至於變量之間的關係可能有不同的組合(競爭模型)也不可知。為了讓模型之間關係的判定更具有強韌性，利用元分析（Mate Analysis）找出過去相似的研究，分別算出變量之間的皮爾森相關(效果量)，經過樣本加權後整合為變量之間的平均相關，建立相關矩陣，再進行結構方程模型（SEM）分析。
結構方程模型（SEM）是目前唯一可以利用相關矩陣進行統計分析而不需要原始數據的統計方法，經過兩種方法的整合，這方法就統稱為Meta-analysis Structural equation modeling (MASEM)。
6月19日晚我們特別邀請統計亞洲一哥張偉豪老師為大家分享一門正在成長的統計新星—MASEM！當Meta-analysis遇上SEM會是什麼樣的呢？如果你也好奇，那麼就和我們一起參與學習吧！
2020年6月19日（周五）
19:00—20:00（含在線答疑）
北京巨大量化科技有限公司及三星統計公司創始人及董事長，全亞洲最會講統計學的專家之一，人稱「統計亞洲一哥」。獨創幽默詼諧卻又入木三分的「白話文統計學」，曾創下單場講座破千人記錄，授課及演講足跡遍布國內外近百所城市、超過100所大學，擁有眾多量化粉絲，統計界的明星神話專家。
張偉豪老師曾任SPSS統計軟體資深顧問，也是臺灣首批通過SPSS專業認證的講師，全亞洲最會上結構方程模型(SEM;Structural Equation Modeling)課程的講師，專門解決統計疑難雜症，具有多年SPSS與Amos教學經驗。擅長統計分析，尤以結構方程模型(SEM, Structural Equation Modeling)為最。
1.什麼是元分析（Meta-Analysis, MA)?
2.什麼是結構方程模型（SEM）?
3.為何要結合SEM和MA?
4.MASEM的決策點和步驟
5.MASEM範例
原價19.9元
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