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  第四章、研究結果：從基礎操作到進階建模全攻略 在開始所有分析之前，請確保您的數據已經在SPSS中完成了資料清理、編碼、反向題處理以及缺失值處理。 第一節、敘述性統計分析 本節目的在於了解樣本的背景結構（如性別、年齡）以及研究主要變數的資料分佈情形（如平均數、標準差）。 一、 樣本背景變項次數分配（處理類別變項，以人口統計變項為例） 操作目的 ：了解受試者在性別、年齡、學歷等類別變項上的人數與百分比分佈。 SPSS操作指令 ： 點選上方選單欄的「分析 (Analyze)」。 選擇「敘述統計 (Descriptive Statistics)」。 點選「次數分配表 (Frequencies)」。 在彈出的視窗中，將左側的人口統計變項（例如：性別、年齡、教育程度等）選入右側的「變數 (Variables)」方塊中。 確認已勾選視窗左下角的「顯示次數分配表 (Display frequency tables)」。 點選「確定 (OK)」。 報表解讀重點 ： 查看輸出報表中的「次數 (Frequency)」欄位，了解各類別的人數。 查看「百分比 (Percent)」或「有效百分比 (Valid Percent)」欄位，了解各類別佔總樣本的比例。 論文文字描述範例 ： 「本研究共回收有效問卷 300 份。其中，男性受試者有 120 人（佔 40%），女性受試者有 180 人（佔 60%）。年齡分佈方面，20-29 歲的受試者最多，有 135 人（佔 45%），其次為 30-39 歲，有 90 人（佔 30%）。」 二、 研究變項描述性統計（處理連續變項，以各構面平均分數為例） 操作目的 ：檢視各個研究構面（遊戲化促銷、服務氣候、體驗創新、人機互動、品牌依戀、品牌共鳴）的平均得分、離散程度及資料常態性。 前置作業補充 ： 反向題處理 ：若您的量表中有反向題，請務必先使用「轉換 (Transform)」→「重新編碼為相同變數 (Recode Into Same Variables)」或「重新編碼為不同變數 (Recode Into Different Variables)」進行處理，確保所有題項的計分方向一致。 計算構面平均分數 ：使用「轉換 (Transform)」→「計算變數 (Compute Variable)」。在目標變數輸入新構面名稱（例如： Gamificat...

 📊模型（自變數 X1: 遊戲化促銷、X2: 服務氣候、X3: 體驗創新；中介 M: 品牌態綱；調節 W: 人機互動；依變 Y: 品牌共鳴）做一個「完整的 SEM（結構方程模型）練習步驟範本」，從研究設計、量表、資料蒐集、前處理、驗證性分析到結構模型檢定、調解分析、結果報告 —— 每一步都給出可直接套用的做法與範例言辭，讓你能拿去實作或在軟體（AMOS / LISREL / Mplus / SmartPLS / lavaan 等）。 一、研究問題與假設（Conceptualization） 說明研究目的、理論基礎、研究問題與具體假設。 範例： 研究目的：探討遊戲化促銷、服務氣候與體驗創新如何影響消費者對品牌的態度（品牌態綱），進而影響品牌共鳴；同時檢驗「人機互動」對品牌態綱→品牌共鳴路徑之調節效果。 假設範例： H1：遊戲化促銷（X1）對品牌態綱（M）有正向影響。 H2：服務氣候（X2）對品牌態綱（M）有正向影響。 H3：體驗創新（X3）對品牌態綱（M）有正向影響。 H4：品牌態綱（M）對品牌共鳴（Y）有正向影響。 H5：品牌態綱（M）在 X1、X2、X3 與 Y 之間有中介（部分或完全）效果。 H6：人機互動（W）調節 M→Y 路徑（例如：當 W 高時，M→Y 路徑更強）。 二、量表設計（Measurement） 為每個構面擬定 3–6 題的 Likert 題項（5 或 7 點），並註明來源或自行編製。 範例量表（每題 1–7，1=完全不同意，7=完全同意）： 遊戲化促銷（X1，3–5 題）： 本品牌的促銷活動有趣且令人想參與。 促銷設計包含遊戲化元素（積分、任務、排行榜）。 我因促銷而更常參與品牌互動。 服務氣候（X2，3–5 題）： 本品牌的服務人員總是主動提供幫助。 我感受到品牌提供的一致性服務品質。 客服回應速度與品質令人滿意。 體驗創新（X3，3–5 題）： 品牌提供新穎的使用/購物體驗。 我認為品牌的服務方式具創新性。 品牌態綱（M，3–6 題）： 我對此品牌抱有正面觀感。 我認為該品牌具有吸引力。 品牌共鳴（Y，3–6 題）： 我會推薦此品牌給朋友。 我與該品牌有情感連結。 人機互動（W，調節變數，3–...

📊從基礎到進階、完整的SPSS操作與SEM (AMOS)教學攻略，適合初學者及有進階需求者分步學習每一項技能。所有內容將以條列方式拆解每個流程，包含案例指令細節。 SPSS基礎操作步驟 開啟SPSS軟體後，點選「檔案」→「新建」→「資料」。 在「變數檢視」中輸入每個變數名稱（如：年齡、性別、分數等）。 設定變數字類型，選擇“Numeric”代表數值類型，“String”代表字串類型。 定義資料的量尺（Scale：連續變數、Ordinal：順序、Nominal：類別）。 若有缺值數據，可在「Missing」欄位設定特定值，例如-99 代表缺值。 在「資料檢視」頁面直接輸入每筆調查資料。 點選選擇「文件」，選擇.sav格式儲存原始資料。 常用統計分析步驟 進行描述性統計分析 點選“分析”→“描述統計”→“描述”。 將要分析的變化數加入右方格，設定要統計的指標（及時、標準差、最小/巔峰）。 按下“確定”，結果會在“輸出視窗”中顯示。 進行T檢定（獨立樣本、生產樣本） 點選「分析」→「比較現場」→「獨立樣本T檢定」或「工廠樣本T檢定」。 設定分組變數和檢定變數，點選「確定」。 進行單基因突變數分析（ANOVA） 點選「分析」→「比較乾」→「單因子變異數分析」。 輸入因子（自變數）與受試變數，點選「確定」。 進行相關分析（皮爾森、斯皮爾曼） 點選“分析”→“相關”→“雙變數”。 選擇要檢定相關性的變數。 選擇相關係數類型（皮爾森、斯皮爾曼），依「確定」。 進行迴歸分析 點選“分析”→“迴歸”→“線性”。 設定自變項與依變項，按「確定」。 SPSS輸入及資料前處理 檢查資料無異常，點選「分析」→「描述統計」→「探索」。 資料轉換如標準化、分組等，點選「轉換」→指定功能如「計算新變數」。 資料篩選，點選「資料」→「大量案例」指定要篩選的條件。 AMOS 結構模型 (SEM) 基本建模流程 安裝並開啟AMOS軟體（通常與SPSS一起安裝）。 匯入SPSS.sav檔至AMOS。 建立路徑圖：拖曳「潛在變數」（圓形）及「觀察變數」（變數），根據研究連結問題各變數。 例如「遊戲化促銷」、「服務氣候」、「體驗創新」作為自變項，「品牌依戀」作為自變項，「品牌共鳴」作為自變項。 A_02.jpg +2 號 設定每個變項的指標（如遊戲化促銷包含x1_1, x1_2等）。 利用箭頭連結潛在變數和...