SPSS、R 還是 Amos/SmartPLS？臺灣研究者統計軟體選擇指南
CB-SEM還是PLS-SEM？本文說明四種統計軟體各自的定位與適用情境。
「用SPSS還是R？」是許多臺灣研究生與初次執行量化研究的教師常見的疑問，但若研究涉及結構方程模型，選擇又會延伸到Amos與SmartPLS之間的取捨。統計軟體選擇沒有放諸四海皆準的答案，關鍵在於研究設計的性質與分析目的。
SPSS：適合傳統統計檢定，操作門檻低
SPSS以圖形化選單操作為主，不需撰寫程式碼即可執行描述性統計、t檢定、變異數分析、迴歸分析等傳統統計方法，是多數社會科學與教育領域研究方法課程的入門工具。優點是學習曲線平緩，適合統計背景較弱的研究者快速上手；限制則在於客製化分析與進階模型（如複雜的多層次模型）的彈性較低，且為商業授權軟體，需要付費或透過學校授權使用。
R：開源、可覆現性高，但需要程式基礎
R是開源統計程式語言，透過套件（package）生態系可執行幾乎所有統計方法，從基礎檢定到機器學習、貝氏統計都能涵蓋。R的核心優勢在於「可覆現性」——分析過程以程式碼記錄，其他研究者可以完整重跑同一套分析流程，這也是近年愈來愈多國際期刊要求提供分析程式碼的原因之一。缺點是需要一定的程式基礎，學習曲線較SPSS陡峭，對統計背景較弱、時間有限的研究者可能是負擔。
Amos：共變異數結構方程模型（CB-SEM）的代表工具
當研究涉及潛在變項之間的因果路徑關係（如驗證性因素分析、中介效果、調節效果模型），需要用到結構方程模型（SEM），Amos是最普及的圖形化SEM軟體之一，採用共變異數結構方程模型（CB-SEM）取徑。一篇發表於《Health Care Management Science》的文獻詳細比較了CB-SEM與另一種SEM取徑——偏最小平方法結構方程模型（PLS-SEM）——的差異，指出CB-SEM對常態分布、樣本數等統計假設要求較嚴格，適合理論已相對成熟、以驗證既有理論模型為目的的研究（PMID: 28181112）。
SmartPLS：PLS-SEM的代表工具，適合探索性研究
SmartPLS則是PLS-SEM取徑的代表軟體。同一篇文獻指出，PLS-SEM對常態分布與樣本數的統計假設較寬鬆，更適合用於理論尚在發展階段的探索性研究，作為後續採用假設條件更嚴格方法的前導分析（PMID: 28181112）。這也是為什麼PLS-SEM與SmartPLS在管理學、行銷研究等強調模型建構與探索的領域中特別普及。
選擇的實務判斷原則
若研究只需傳統統計檢定（比較平均數、相關分析、迴歸），SPSS通常已足夠；若需要客製化分析、大型資料處理，或投稿期刊要求提供可覆現的分析程式碼，R是更合適的選擇。若研究涉及潛在變項的路徑模型，且理論框架已相對成熟、想嚴謹驗證既有模型，Amos的CB-SEM取徑較合適；若理論仍在建構階段、樣本數有限，或研究目的偏向探索性，SmartPLS的PLS-SEM取徑則更有彈性。Editverse臺灣的統計分析服務，協助研究者依研究設計與資料特性，選擇合適的統計軟體並執行分析。
結語
統計軟體的選擇，應該由研究問題與資料性質決定，而不是單純依循系所慣例或個人熟悉度。理解SPSS、R與Amos/SmartPLS各自的定位與適用情境，能讓分析方法的選擇更貼近研究目的本身。
參考文獻
- Avkiran NK. An in-depth discussion and illustration of partial least squares structural equation modeling in health care. Health Care Manag Sci. 2018. PMID: 28181112