請跟上最新調節分析要求。。。
2024年 研究者在應用調節分析時，常遇到文章被拒的的問題有：
• 模型設置的正確性：是否在模型中包含調節變項與交互項，會影響結果的解釋。例如，直接效果與調節效果的同時檢驗常會引發混淆，可以參考Becker et al., (2023) 的文章。
o 交互項生成的錯誤：手動生成交互項或使用不合適的方法（如傳統的乘積指標方法），會導致統計效能降低或參數估計偏差。一般建議採用二階段方法（Two-Stage Approach）：第一階段：估算不含交互項的模型，取得構念分數。第二階段：利用構念分數生成交互項，再估算包含交互項的模型。注意：交互項應使用非標準化的分數進行估算與解釋，避免標準化後的誤差。
o 二元變項解釋困難：當二元調節變項被標準化後，其均值可能不具實際意義，這使得結果難以解釋並可能導致錯誤的結論。二元變項（如是/否、0/1等）應以0/1編碼表示，避免使用其他數值編碼（如1/2）。如果調節變項已被標準化，需注意標準化的二元變項其參考點（即均值）可能無法解釋實際意義，需進行手動校正。透過計算類別間的標準差變化，校正調節效果以確保解釋具實際意義。
注意：二元變項可以使用SEM的MGA處理，請參考，Shiau, et al., (2021) 的文章。而交互項生成的研究可以請參考 Liang, Chih-Chin & Shiau, Wen-Lung (2018) 的文章。
參考資料
Becker, J.-M., Cheah, J.H. , Gholamzade,R. , Ringle, C.M., Sarstedt M.(2023) PLS-SEM’s most wanted guidance International Journal of Contemporary Hospitality Management, 35 (1) (2023), pp. 321-346
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.
Liang, Chih-Chin & Shiau, Wen-Lung (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, Vol. 23, Issue 12, Pages 1142-1159, (SSCI, 2017 IF= 1.352) DOI: 10.1080/10941665.2018.1528290
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