一、 活動重點及目的：

    偏最小平方法 (Partial Least Square, PLS)為無母數估計的結構方法模型(PLS-SEM)，也是第二代多變量統計學。目前應用在行銷、資訊管理、休閒、運動、健康等領域，其學術影響力仍不斷擴大中，預期該課程對碩博新生將來於論文中的統計有相當之助益。

    本課程目標包含：

1.     學員能了解PLS 多變量統計分析的概念

2.     學員能熟練PLS 軟體操作

3.     學員能應用PLS 進行無母數資料的統計分析並預測變數關係

4.     學員能應用PLS 於學位論文或期刊投稿

二、 活動特色及執行情形：

    由於人與人之間行為的互動是複雜的，而PLS 是非常適合估計複雜的關係。因此，本課程邀請張偉豪專業統計分析師，介紹多變量統計分析概念，透過上機操作與文獻案例探討，增進學員使用Smart PLS分析多變量資料與無母數資料的熟悉度，以及提出適合的研究應用主題。內容主題包含：反映型和形成型指標的應用、二階模型分析、中介、干擾及調節的應用、多群組比較與共同方法偏誤。在熟悉操作後，講師則以文獻與學員討論過去進行分析的相關案例，並讓學員討論不同資料分析的方法。

三、 活動之質量化指標：

課後探討PLS分析的跨領域應用包含：旅館滿意度的反映型及形成型指標、購物傾向、行銷策略、特質與電腦使用焦慮、網路使用態度…等跨領域文獻，讓學員了解不同研究方法如何進行資料分析，增進其跨領域統計分析之技巧。

量化指標包含：

    1.出席率達80%以上。

      未達成，兩日的出席率分別為：8/18: 73%，8/19: 65%。共發出研習證書人次20人

    2.課程滿意度達4分以上(五分量表)。

      已達成，綜合課程滿意度達4.7分。

3. 能提出PLS 於健康照護議題的應用之組數2組。

A.          PLS可用於小樣本的問卷信效度測試，例如COPD末期病人因為收案不易，發展新量表很難用傳統的factor analysis或SEM測試，PLS非常適用。

B.          PLS可用形成性指標，這是SEM不能做的，因此一些index類的工具就可以使用。

(一)前測問卷                                                                                

  填答人數：21人

(二) 後測問卷                                                                                      

填答人數：16人

(三) 學員意見回饋：

　此研習營對您最有幫助或最印象深刻的地方是：

回答1：「以往生物統計課程常讓我感到不解、疑惑，但經過這此的研習營，發現原來統計不再那麼艱深，只要多加練習亦可熟能生巧」

回答2：「了解PLS統計如何操作」

回答3：「能認知PLS的應用，對自己的研究資料分析很有幫助」

　對個別或整體講師及課程安排之建議：

回答1：「部分資料可以放入講義中」

回答2：「課程的時間可以9:00開始」

回答3：「希望有機會再邀請老師來授課」

回答4：「很棒的課程，學校應增加SEM的師資！！！」

　未來希望可增加的課程類型為：

回答1：「統計數據呈現方式及意義」

回答2：「統計操作課程」

回答3：「SPSS process」

回答4：「HLM」

回答5：「未來希望可以有縱貫性的軌跡分析課程」

　其他建議：

　　無

(四)活動花絮：

張偉豪統計分析師回答學員疑問

實例探討

從文獻案例與學員進行討論

課後Q&A