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【Knowledge Sharing】SEM Power analysis (no type II error ) Series 2：CB-SEM的模型適配的統計檢定力

Wen-Lung Shiau (蕭文龍) & Hao Chen (陳豪)

檢驗力分析(power analysis)在虛無假設顯著性檢定(Null Hypothesis Significant Test, NHST)中，扮演著極重要的角色，用來避免型II錯誤，以達到顯著檢驗的結果有多大機率是正確的( Cohen, 1969,1988)，常用的結構方程模型的檢驗力分析有4種，1. PLS-SEM路徑係數統計檢定力， 2. CB-SEM的模型適配的統計檢定力， 3. CB-SEM 驗證性因素分析（CFA）統計檢定力，4. CB-SEM路徑係數統計檢定力。 我們分別介紹。

2 以共變量（協方差）的結構方程模型(CB-SEM)統計檢定力(功效)分析

2a CB-SEM的模型適配的統計檢定力

我們的目的是分析CB-SEM的模型適配的統計檢定力(功效)。

第一步：研究模型l

以我們的論文Shiau et al. (2021) 中的研究模型作為例子，如下圖所示。 需要在Amos軟體中建立該研究模型。

第二步：輸入參數

有兩種方法分析CB-SEM研究模型的模型適配的統計檢定力：基於卡方的統計檢定力和基於近似誤差均方根的統計檢定力。 兩種方法要以下參數來運行R程式。

(1) 基於卡方的統計檢定力: 為了分析基於卡方的統計檢定力, 我們需要以下參數: 構面之間的路徑係數; 外生變數之間的協方差(協方差); 所有構 面的變異數(變異數); 額外參數; 樣本量; 自由度; 顯著水準α

(2) 基於近似誤差均方根的統計檢定力: 為了分析基於近似誤差均方根的統計檢定力, 我們需要以下參數:近似誤差均方根H0 的顯著水準; 近似誤差均方根H1 的顯著 水平; 自由度; 顯著水準α

第三步： R程序

請運行R程式 “2aModel Fit Power Analysis”

第四步：輸出結果

基於卡方的模型適配統計檢定力為0.949 如左下圖所示。 基於近似誤差均方根的統計檢定力為 1 如右下圖所示。

參考文獻：

• Cohen, J. (1988). Statistical power analysis for the behavioral sciences (2nd ed.). Hillsdale, NJ: Erlbaum.
• Cohen, J. (1992). A Power Primer. Psychological Bulletin, 112(1), 155-159.
• Jak, S., Jorgensen, T.D., Verdam, M.G.E. et al. (2021). Analytical power calculations for structural equation modeling: A tutorial and Shiny app. Behavior Research Methods, Vol. 53, pp. 1385-1406.
• Shiau, W.-L., Chen, H., Chen, K., Liu, Y.-H., and Tan, F. T. C.(2021). A Cross-Cultural Perspective on the Blended Service Quality for Ride-Sharing Continuance. Journal of Global Information Management(JGIM, SSCI), Vol. 29 No. 6, Article 2, pp. 1-25.