蕭文龍 部落格 Mac Shiau(blog)

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第五版在校對了，碁峰出版社設計了2個封面都很好，
不知道那一個比較好？ 推薦一下:
1 左邊，2 右邊？謝謝

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廣義結構成分分析結構方程模型（GSCA-SEM）`
SmartPLS 4 提供最新的廣義結構成分分析Generalized structured component analysis (GSCA) 是由 Hwang 與 Takane 所提出的一種基於成分的結構方程模型（SEM）方法。評估標準可以參考Hwang, H., Cho, G., & Choo, H. (2024). GSCA Pro—Free Stand-Alone Software for Structural Equation Modeling. Structural Equation Modeling: A Multidisciplinary Journal, 31(4), 696-711.

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[自high  一下] 領域權重引用影響力指數（Field- Weighted Citation Impact, FWCI）大於 100, 感謝 Co-authors 和大家的支持·。
我們的控制變項的文章Shiau et al. (2024) 在Scopus  顯示文章引影力破100, 如圖。久久見一次>100也是happy   的😊😊
許多研究者自以為是的添加控制變量，其實是有問題的。
強烈建議有使用到 控制變量的研究，務必看看如何正確使用 控制變量，別再作不精確的研究了。
Reference
Wen-Lung Shiau, Patrick Y.K. Chau, Jason Bennett Thatcher, Ching-I Teng, Yogesh K. Dwivedi (2024）, Have we controlled properly? Problems with and recommendations for the use of control variables in information systems research, Journal 740, Journal 7474747403, FFumeation 20745, Journal 2074074074 2074707074） SSCI, 2022 IF= 21 , Information Science & Library Science Q1, 1/161.) https://doi.org/10.1016/j.ijinfomgt.2023.102702
何謂 FWCI領域權重引用影響指數 (Field-Weighted Citation Impact) ?
Ans:  FWCI是在SciVal資料庫中，用來指出單篇文章所獲得的引文次數相較於在同學科領域、同出版年、同文章類型所得到的平均引文次數之比例關係。因此當FWCI=1時表示該篇文章引用影響力等於全球平均；FWCI>1時，表示文章引用影響力高於全球平均。假如一篇文章的FWCI為1.5，代表該文章的引用影響力比全球平均高出150%。

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1谢谢ERP協會和中正大學主辦
2 感謝 IT&P 主編 方教授和 IM&DS 主編陳教授的蒞臨指導，大家受益良多。
3  小小貢獻& 服務大家，希望大家的Papers  發發發
4 見見老朋友& 認識新朋友...Happy。

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十分榮幸受邀擔任SEM研討會 Keynote speaker 之一, 歡迎大家投稿和參加 SASEM2025
https://sasem-pls2025.scimeeting.cn/en/web/index/27944
SASEM 已經成為亞太結構方程模型(SEM) 最重要的研討會，SASEM2025 今年邀請的 Keynote speakers 有：
Prof. Dr. C. M. Ringle (SmartPLS 開發者)
Prof. T. Ramayah
Prof. Jun Hwa (Jacky) Cheah
Prof. Wen Lung Shiau (Mac Shiau)
感謝 澳門科大的(Prof. Liu) 邀請, 前三位都是 Top 1% citations重量級SEM學者，我是最小咖，來分享經驗和交流，再次歡迎大家投稿和參加 SASEM2025

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每年我幾乎都會被問到 進行調節分析報告時，是否只檢驗調節效果?
請跟上最新調節分析要求。。。 Becker et al., (2023) 提供指導方針是根據研究目的的不同，可分為三種情境，並採取對應的分析方法：
1. 僅檢驗調節效果
• 目的：檢驗調節變項（Moderator）如何影響預測變項與結果變項之間的關係強度或方向。
• 做法：直接在模型中加入調節變項及交互項（Interaction Term）。
• 原因：因研究目的僅關注調節效果，無需分析不含調節變項的模型。
2. 同時檢驗直接效果與調節效果
• 目的：同時檢驗預測變項對結果變項的直接效果，以及調節變項的影響。
• 做法：
1. 首先估算不含調節變項與交互項的基礎模型（Base Model），以檢驗直接效果是否顯著。
2. 接著估算包含調節變項與交互項的完整模型（Full Model），以檢驗調節效果。
• 注意事項：
o 若交互項顯著，基礎模型中的直接效果可能存在偏差，因為未考慮調節變項的影響。
3. 作為穩健性檢查的調節分析
• 目的：非主要假設中探索直接效果是否受情境因素影響，作為研究的補充分析。
• 做法：
1. 先分析不含調節變項的模型。
2. 再進一步加入調節變項與交互項進行分析，以檢查結果的穩健性。
調節分析的新指導方針強調合理選擇模型配置（包含或不包含調節變項）、使用先進的二階段方法生成交互項，以及對二元變項進行適當的處理與校正。此外，對於更複雜的三階交互分析，需全面考慮所有低階交互項，以確保模型的準確性。
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 Shiau, et al. (2024) 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.
Shiau,Wen-Lung, Liu, Chang, Cheng, Xuanmei , and Yu, Wen-Pin  (2024), Employees’ Behavioral Intention to Adopt Facial Recognition Payment to Service Customers: From Status Quo Bias and Value-Based Adoption Perspectives, Journal of Organizational and End User Computing , 36(1), 1-32.（JOEUC, SCI & SSCI Q1 2023 IF=3.6  INFORMATION SCIENCE & LIBRARY SCIENCE 28/160)

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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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最新進階 PLS-SEM 商業應用研究專刊在JBR出來了，請參考.
(不是我的專刊)
Special issue editorial: Advanced partial least squares structural equation modeling (PLS-SEM) applications in business research
Authors：Siegfried P. Gudergan , Ovidiu I. Moisescu , Lăcrămioara Radomir , Christian M. Ringle , Marko Sarstedt 

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Endogeneity issue (most recommended) 
Utilitarian and/or hedonic shopping (most read)
收到拒絕信的時候也另外收獲2個小獎章, 
把悲傷留給自己, 快樂散發出去.
Mac Shiau Weblog: https://mac2024.pixnet.net/blog?utm_source=PIXNET......
檢驗內生性文章獲上周最多推薦文章如圖一。
Wen-Lung Shiau, Chang Liu, Xuanmei Cheng, and Wen-Pin Yu (2024), Employees’ Behavioral Intention to Adopt Facial Recognition Payment to Service Customers: From Status Quo Bias and Value-Based Adoption Perspectives, Journal of Organizational and End User Computing , 36(1), 1-32.（JOEUC, SCI & SSCI Q1 2023 IF=3.6  INFORMATION SCIENCE & LIBRARY SCIENCE 28/160) 
功利性和享樂性文章獲上個月 最多人閱讀的文章, 目前累計 2403 人次，如圖二，感谢支持，   歡迎多多參考引用。
Chang, Yu-Wei; Hsu, Ping-Yu; Chen, Jiahe; Shiau, Wen-Lung; Xu, Ni (2023), "Utilitarian and/or hedonic shopping – consumer motivation to purchase in smart stores", Industrial Management & Data Systems, Vol. 123 No. 3, pp. 821-842. https://doi.org/10.1108/IMDS-04-2022-0250 (ABS **, ABDC: A, JCR 2021 SCI Q2 IF= 5.5, 5-year IF = 6.4 ).

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