It is surprising that despite these

It is surprising that despite these advantages there are very limited Bayesian SEM studies in tourism (Assaf et al., 2016). We aim in this paper to introduce tourism researchers to the power of the Bayesian SEM approach, and discuss how the method can address some of the main limitations of the covariance-based approach. We discuss several interesting contexts where the Bayesian approach can help SEM researchers overcome complex model situations.With the method not being well established in the tourism literature, we start first with a brief overview of the Bayesian approach, demonstrating its advantages and illustrating how the results can be presented and interpreted. We then discuss the Markov Chain Monte Carlo (MCMC) technique, the most common method for Bayesian estimation. We follow this with an illustration of a Bayesian SEM estimation using the WinBUGS software. We also conduct a Monte Carlo simulation to illustrate the advantages of the Bayesian approach over the covariance-based approach in small samples, using a well-established tourism model. The paper concludes with a discussion of several complicated SEM contexts where the Bayesian approach can provide unique advantages. Our main goal is to encourage the use of Bayesian methods for SEM estimation in the tourism literature.

結果 (繁體中文) 1:

令人驚訝的是，儘管有這些優勢，有非常有限的旅遊SEM貝葉斯學習（阿薩夫等，2016）。

我們的目標是在本文介紹的旅遊研究者的SEM貝葉斯方法的力量，並討論如何該方法可以解決一些基於協方差方法的主要限制。

我們討論了一些有趣的背景，其中貝葉斯方法可以幫助SEM科研人員攻克複雜模型的情況。

利用該方法不是在旅遊文獻中被很好地建立，我們用貝葉斯方法的簡要概述第一次啟動，顯示出其優勢和說明結果如何呈現和解釋。
然後，我們討論了馬爾可夫鏈蒙特卡羅（MCMC）技術，貝葉斯估計最常用的方法。我們遵循這與使用WinBUGS軟件軟件的SEM貝葉斯估計的說明。

我們還進行了蒙特卡羅模擬，說明貝葉斯方法在小樣本在基於協方差方法的優點，採用了成熟的旅遊模式。

該紙，具有許多複雜SEM上下文，其中貝葉斯方法可以提供獨特的優勢下進行了討論。

我們的主要目標是鼓勵在旅遊文獻採用貝葉斯方法對SEM估計。

結果 (繁體中文) 2:

令人驚訝的是，儘管有這些優勢，但貝葉斯SEM在旅遊業方面的研究非常有限（Assaf等人，2016年）。

本文旨在向旅遊研究人員介紹貝葉斯SEM方法的力量，並探討該方法如何解決基於共變數的方法的一些主要局限性。

我們討論了貝葉斯方法可以説明 SEM 研究人員克服複雜模型情況的幾個有趣的上下文。

由於該方法在旅遊文獻中尚未確立，我們首先簡要概述了貝葉斯方法，展示了其優點，並說明了如何呈現和解釋結果。
然後，我們討論瑪律科夫鏈蒙特卡羅 （MCMC） 技術，這是貝葉斯估計的最常見方法。接下來，我們使用 WinBUGS 軟體對貝葉斯 SEM 估計進行說明。

我們還進行了蒙特卡羅類比，以說明貝葉斯方法相對於小樣本中基於共變數的方法的優點，使用成熟的旅遊模型。

本文最後討論了貝葉斯方法可以提供獨特優勢的幾個複雜的 SEM 上下文。

我們的主要目標是鼓勵在旅遊文獻中使用貝葉斯方法進行SEM估計。

結果 (繁體中文) 3:

令人驚訝的是，儘管有這些優勢，但旅遊業的貝葉斯掃描電鏡研究非常有限（Assaf等人，2016年）。
本文旨在向旅遊研究人員介紹Bayesian-SEM方法的威力，並討論該方法如何解决基於協方差的方法的一些主要局限性。
我們討論了幾個有趣的上下文，其中貝葉斯方法可以幫助掃描電鏡研究人員克服複雜的模型情况。
由於該方法在旅遊文獻中沒有很好的建立，我們首先簡要概述了貝葉斯方法，展示了其優點，並說明了如何呈現和解釋結果。
然後討論了貝葉斯估計中最常用的馬爾可夫鏈蒙特卡羅（MCMC）方法。接下來，我們將展示使用WinBUGS軟件的貝葉斯SEM估計。
我們還進行了蒙特卡羅類比，以說明貝葉斯方法相對於基於協方差的方法在小樣本中的優勢，使用一個建立良好的旅遊模型。
本文最後討論了幾種複雜的SEM上下文，其中貝葉斯方法可以提供獨特的優勢。
我們的主要目標是鼓勵在旅遊文獻中使用貝葉斯方法進行掃描電鏡估計。