SEM Power analysis (no type II error ) Series 4: CB-SEM路径系数统计检定力

Wen-Lung Shiau (萧文龙) & Hao Chen (陈豪)

        檢定力分析(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，以達到顯著檢定的結果有多大概率是正確的(Cohen, 1969,1988)，常用的结构方程模型的檢定力分析有4種: 1. PLS-SEM路径系数统计检定力， 2. CB-SEM的模型适配的统计检定力， 3. CB-SEM验证性因素分析（CFA）统计检定力，4. CB-SEM路径系数统计检定力。我們分別介紹

2 基于共變數（协方差）的结构方程模型(CB-SEM)统计检定力(功效)分析

2c. CB-SEM路径系数统计检定力(功效)分析

我们的目的是分析CB-SEM研究模型的结构模型的统计检定力。

第一步：研究模型

以我们的论文Shiau et al. (2021) 中的研究模型作为例子，如下图所示。需要在Amos软件中建立该研究模型的结构模型。

第二步：输入参数

为了分析统计检定力, 我们需要以下参数来运行R程序: 所有测量题项的因子载荷量; 所有题项的测量误差方差(變異數); 构面之间的路径系数; 所有构面的方差(變異數); 样本量; 显著性水平α

第三步： R程序

请运行R程序 “2cPath Coefficient Power Analysis”

第四步：输出结果

CB-SEM结构模型中，F7(Satisfaction) 和F1(Platform assurance)之间的路径系数统计检定力是0.998816 如下图所示。另外，我们可以通过设定不同的路径系数为0来获得对应路径系数的统计检定力。

参考文献：

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.

鄭中平(2015).結構方程模型徑路係數的檢定力分析.人力資源管理學報,第15卷第3期, 75-96頁 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.