當代SEM研究論文參考範例
蕭文龍教授
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。 新增最新&最正確的中介分析，類別型和連續型的調節分析，以及避免Type II error 的power analysis統計檢驗力（功效）分析文章， 讀者們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，請多多參考與引用，謝謝大家的支持。
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.70), pp. 583. (SSCI)
研究方法是使用CB-SEM, 結果要正確的呈現CB-SEM需要交待的結果，模式適配度有X square/df, GFI, AGFI, CFI, NFI, RMSEA. 量測模式的因子負荷量，信 度CR,AVE, 區別效度，結構模式的路徑係數和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現 CB-SEM需要交待的結果外，更提供研究者正確的呈現CB-SEM的模式比較結果，有區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. 35-365. , 2015 IF= 2.163) (Web of Science 80 times cited, ESI 1% high cited article )
這是一則結合CB-SEM和PLS-SEM的論文，可以用來提供最新說明和最新參考文獻來解釋 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。 相較之下, 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、營運管理、管理會計、策略管理、飯店管理、供應鏈管理和營運管理等諸多領域 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 Behavior (28: 6), pp. 2431-2444. (SSCI Behavior (2011 IF= 2.293 , 5-year IF is 2.476, Q1.)
本篇提供研究者正確報告PLS–SEM 研究論文，包含有無回應偏差，同源偏差（CMV）， 量測模式的因子負荷量，信度CR,AVE, 區別效度，結構模式的路徑係數和 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 (11981), pp. 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。 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 與 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, Journals Tour 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國家，60,000位研究者註冊使用，也介紹全球主要PLS-SEM的社會網絡分佈情形，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)
本篇提供研究者了解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，研究者可以全面的了解PLS- SEM的現況與最新的演進情形。
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, Vol. 120 No. 9, pp. 1659-1689 (SCI, Q2,2019 IF= 3.329，5-year Impact Factor : 4.379)
本篇提供研究者正確報告PLS–SEM 研究論文，包含有無回應偏差，同源偏差（CMV）， 為什麼使用PLS–SEM，量測模式的因子負荷量，信度CR,AVE, 區別效度， 結構模式的路徑係數和R square 解釋力。 特別是正確的中介分析和了解什麼是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，這是引領PLS-SEM model comparison 的paper，除了原作者(也是co-author)外，我們應該是全球PLSpredict for Model comparison的第一篇論文(includingboth model & construct comparisons) 。
11. Correctly report Moderation (Nominal type), Group comparison, and Power statistic
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.
https://www.igi-global.com/....../a-cross....../287602 (Free PDF download)
研究者從這篇論文可以學到：
1. 分類的調節（moderation）分析
2. 跨國&跨群組的比較方法 Measurement Invariance (MI) + MGA
3. 最重要的 Power statistic 分析方法
為什麼Type II error問題這麼重要, 因為需要回答我們的研究論文的正確機率有多少？ 長久以來，IS 領域在方法上一直落後其它領域（例如心理學和行銷），其中包含Type II error的問題，避免Type II error 是代表著文章的正確機率（Cohen,1992 建議達80%），Mertens and Recker (2020）文章回顧2013－2016 IS 的頂刊，將近83.7% 的文章未考慮type II error, 代表著大多數文章的正確性尚欠考慮，多麼驚人的數據，在關注文章能否刊登的 同時，也需要特別注意文章的信效度，效度代表的就是正確性，大家一起努力提升研究論文的信效度。
12. Correctly do Scale development by SEM for new constructs and measurement items
本篇提供研究者使用SEM作量表發展(包含 構面與問項).
Shiau, W.-L. and Huang, L.-C. (2022), "Scale development for analyzing the fit of real and virtual world integration: an example of Pokémon Go", Information Technology & People, Vol. ahead-of -print No. ahead-of-print. https://doi.org/10.1108/ITP-11-2020-0793
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