論文統計分析免煩惱，平均數比較、迴歸分析、信度、效度 CFA、結構方程是模型 SEM，一鍵搞定！
範例：本研究採量化研究，以XXX為研究對象，發放問卷XXX份，回收有效問卷XXX份，並以三山出版社所提供的 ThesisNoWorries 論文統計分析免煩惱 統計套件進行描述性統計、信效度分析、平均數比較、迴歸和相關分析、及結構方程式模型分析。
ThesisNoWorries Beta 0.3
由 戴忠淵 於 2020年8月3日星期一
下午8:45 發表
ThesisNoWorryMed Beta 0.1
由 戴忠淵 於 2018年1月15日星期一
下午11:01 發表
ThesisNoWorryMed Beta 0.1
目前提供三個變數的中介模型，一次跑完以下分析：
- 三構面各分量表的項目分析
- 三構面各分量表的Cronbach's alpha 信度及一階CFA的聚合效度 (AVE) 、收斂信度 (CR)及區別效度。
- 三構面各分量表的人口統計差異性分析及事後比較。
- 三構面的階層回歸中介效果檢定分析。
- 三構面的結構方程式模型，SEM。
ThesisNoWorryMed[量表X, 量表M, 量表Y, X各分量表題數, Y各分量表題數, Z各分量表題數, X各分量表名稱, M各分量表名稱, Y各分量表名稱, 人口統計變數資料, 人口統計變數名稱]
ThesisNoWorryCFA[X, {5, 6, 4}, {X1, X2, X3}]
ThesisNoWorryMed[X, M, Y, {5, 6, 4}, {4, 5}, {3, 3}, {X1, X2, X3}, {M1, M2}, {Y1, Y2}, Dem, DemName]
Thesis No Worry
由 戴忠淵 於 2017年4月6日星期四
下午2:11 發表
thesisnoworryhlm[構面1量表,構面2量表,構面3量表,{構面1各分量表題數},{構面2各分量表題數},{構面3各分量表題數},
{構面1各分量表變數名稱},{構面2各分量表變數名稱},{構面3各分量表變數名稱}]
thesisnoworryhlm[ddata[[All,1;;15]],ddata[[All,16;;24]],
ddata[[All,25;;30]],{5,6,4},{4,5},{3,3},
{X1,X2,X3},{M1,M2},{Y1,Y2}]
thesisnoworryanova[構面1量表,構面2量表,構面3量表,{構面1各分量表題數},{構面2各分量表題數},{構面3各分量表題數},
{構面1各分量表變數名稱},{構面2各分量表變數名稱},{構面3各分量表變數名稱},人口統計變量資料,{人口統計變量變數名稱}
thesisnoworryanova[ddata[[All,1;;15]],ddata[[All,16;;24]],
ddata[[All,25;;30]],{5,6,4},{4,5},{3,3},
{X1,X2,X3},{M1,M2},{Y1,Y2},
ddata[[All,{31,32,33}]],{"Sex","Age","Edu"}]
Thesis No Worry 程式資料檔