一、案例定位

本案例依原書 Table 7.6／H1 結果整理。

檢驗 Deep Learning（DL）是否正向影響 Design Thinking（DT）。

二、學習目標

• 正確解讀 β、SE、t、p。
• 理解 Statistical Significance 與 Effect Strength。
• 保留研究語境，不延伸成所有企業因果定律。

三、案例情境

原書報告 DL → DT 的 Path Coefficient β=0.356，Standard Error=0.053，t=6.678，p<0.001。

四、開始資料

五、Excel／AI 分析方法

Excel 可管理 Path Coefficient／SE／t／p；AI 可把結果翻成管理語言，但不能把 Cross-sectional SEM 結果擴大成所有情境下的確定因果。

六、計算結果

H1 Supported；Direction Positive。

七、結果分析與管理解讀

在本研究樣本與模型中，較高 DL Construct 與較高 DT Construct 存在顯著正向 Structural Relationship。

八、AI 提問詞

請解讀 β=0.356、SE=0.053、t=6.678、p<0.001，區分 Direction、Strength、Significance，並限定在本研究模型與樣本範圍。

九、思考／情境變動