個 模 式 的 內 在 品 質 ， 本 研 究 參 考 Bagozzi與Yi（1988）所建議之標準，
認為模式內在結構適合度應符合下列標 準 ： (1) 個 別 項 目 的 信 度 （ individual item reliability）在.50以上；(2)潛在變 項的成分信度（composite reliability）
在.60以上；(3)潛在變項之平均變異抽 取量（average variance extracted）在.50 以上；(4)所有估計的參數都達顯著水 準。表7是最後定稿的理論模式之個別 項目信度、潛在變項的成分信度及平均 變異抽取量之摘要表。
由表7可知，測量指標的個別項目 信度（R2）中有6個在.5以下，潛在變 項的成分信度分別為.854及.773之間，
而 潛 在 變 項 的 平 均 變 異 抽 取 量 為 . 5 4 及.41，至於估計的參數則皆達顯著水 準。雖然，兩個潛在變項的成分信度均 高於.60，但只有「害羞外顯因素」的
表 6 修訂後害羞量表之簡約性指數
AIC BCC BIC CAIC
本研究模式 605.832 606.122 718.830 739.830 飽和模式 110.000 110.760 405.948 460.948 獨立模式 6695.241 6695.379 6749.050 6759.050
表 7 修訂後害羞量表個別項目信度、潛在變項之成分信度及平均抽取變異摘要表 變項 所包含之題數 測量指標之個別項
目信度（R2）
潛在變項之 成分信度
潛在變項之 平均變異取量
害羞外顯因素（BPA） .854 .54
BPAS1 3 .62
BPAS2 2 .41
BPAS3 2 .43
BPAS4 3 .71
BPAS5 2 .55
害羞內隱因素（CO） .773 .41
COS1 4 .50
COS2 3 .39
COS3 1 .23
COS4 2 .44
COS5 2 .49
註：BPAS1指在第一個情境的害羞外顯因素得分，餘依此類推。
平均變異抽取量達.50以上，而且測量 指標的個別項目信度有6個未達.50，因 此，模式的內在結構適配度較不理想。
此結果主要為有些觀察變項所包含的題 數太少所致，因為本研究乃是將相同情 境的題目相加而形成觀察變項，為顧及 情境因素，因此，每個觀察變項的題數 不一，有些觀察變項只包含1、2題題 目，因而導致幾個個別項目信度稍低。
如果適度將本研究模式的觀察變項加以 統整精簡，將可提升模式的內在結構適 配度，也可以讓模式更為簡約。
整體而言，修訂後的害羞量表驗
證性因素分析模式經由基本適配標準、
整體模式適配度及模式內在結構適配度 等三方面的評鑑後，顯示本研究模式符 合基本適配的標準，整體模式之適配度 也很好，不過在模式的內在結構適配度 上較為不良，模式的簡約性指數也顯 示，宜將模式加以濃縮簡化，以提高其 內在結構適配度中的個別項目信度，以 及潛在變項的平均變異抽取量。研究者 為和當初所修訂之害羞量表做區分，因 此，乃將修訂後的害羞量表定名為「害 羞量表修訂版」。
四、 修訂後害羞量表恆等性 檢驗⎯⎯驗證性因素分 析之交互驗證
為檢定害羞量表修訂版的因素恆 等性，研究者另自相同的大學生母群中 抽取640位樣本，以線性結構模式的多 群體分析（multiple-group analysis），將 其與之前的1,605位樣本進行檢定。本 研究乃是進行未含平均數及截距之驗證 性因素分析，藉以瞭解相同的參數在兩 個不同樣本上的估計情形。表8是線性 結構模式多群體分析的六種可能模式，
分別是(1)未限制模式：未做任何的組 間參數限制，以作為往後限制模式的參 照模式；(2)測量加權模式：將測量模
式中的因素負荷量限制為相等：(3)結 構共變模式：將因素負荷量及因素之變 異限制為相等；(4)測量殘差模式：除 了上述各參數限制相等之外，還加上測 量殘差的變異數設為相等；(5)飽合模 式：假定所有變項都有相關；(6)獨立 模式：假定所有變項都沒有相關表。表 8是各個模式的適合度指標，表9是各種 模式的簡約性指標。
由表8及表9的適合度及簡約性指 數可知，測量殘差模式的AGFI、RFI及 NNFI之值都較佳，而且其簡約性指數 也較小，因此，如果要從這些模式中選 出一個有較佳適合度且較簡約的模式，
那「測量殘差」模式是最佳之選擇，而 該模式假定兩組之「測量加權」、「結構
表 8 害羞量表修訂版五種模式的適合度指標摘要表
模式 χ2 df P 值 GFI AGFI NFI RFI IFI NNFI CFI 未限制模式 782.187 68 .000 .931 .889 .916 .889 .923 .898 .923 測量加權模式 789.204 76 .000 .931 .900 .916 .900 .923 .909 .923 結構共變模式 790.158 79 .000 .931 .903 .915 .904 .923 .912 .923 測量殘差模式 806.972 89 .000 .929 .913 .914 .913 .922 .922 .922 飽合模式 .000 0 .000 1.000 1.000 1.000 1.000 獨立模式 9348.878 90 .000 .369 .229 .000 .000 .000 .000 .000
表 9 害羞量表修訂版各模式之簡約性指數
模式 AIC BCC
未限制模式 866.187 867.230
測量加權模式 857.204 858.048
結構共變模式 852.158 852.928
測量殘差模式 848.972 849.494
飽合模式 220.000 222.732
獨立模式 9388.878 9389.375
共變數」及「測量殘差」都相等，可見 本研究所建構的害羞量表在兩個來自相 同母群的不同樣本上具有相同的因素結 構及相同的參數估計值，符合因素恆等 性之特質，亦即可以推論至其他的大學 生群體。至於多群體分析之階層模式的 比較（nested model comparisons）則如 表10所示。
表 10 的 階 層 模 式 比 較 ， 乃 是 從
「未限制模式」是正確的假定下，來評 鑑 逐 一 加 上 「 測 量 加 權 」、「 結 構 共 變」、「測量殘差」之限制條件的3個模 式之適合度，然後再依此類推，在假定 測量加權模式為真的前提下，來評鑑逐 一加上「結構共變」、「測量殘差」之限 制的2個模式之適合度，最後則進行假 定「結構共變」為真的前提之下，來評 鑑加上「測量殘差」之限制條件的模式 適合度。從統計檢定結果來看，最後顯 示如果可以接受限制「結構共變」模
式，那麼還沒有足夠的證據可以拒絕限 制「測量殘差」模式是正確的假設。因 此，本研究最後乃採取測量殘差模式的 因素結構圖，如圖3。圖3的模式乃是限 定所抽取的兩群受試，其測量加權、結 構共變數及測量殘差都相等，也就是所 謂的「測量殘差」模式的因素結構圖，
而圖2則只是一群受試（1,605人）的模 式結構圖。
由上述的諸多驗證可知，來自相 同群體的兩個樣本具有相同的因素結 構，符合因素恆等性的特質，顯示修訂 後的害羞量表具有不錯的測量恆等性，
在測量殘差模式中，害羞的「外顯因 素」和「內隱因素」之相關為.83，顯 示害羞的認知層面（即內隱因素）是比 較可以和行為、生理及情緒層面等外顯 特質加以區別的因素，不過害羞的內隱 及外顯因素之間仍存在著.83的相關。
表 10 害羞量表修訂版多群體分析之階層模式比較表 1.假定未限制模式正確
模式 χ2 df P 值 NFI IFI RFI NNFI 測量加權 7.017 8 .535 .001 .010 -.010 -.010 結構共變 7.971 11 .716 .001 .001 -.014 -.015 測量殘差 24.785 21 .257 .003 .003 -.023 -.024 2.假定測量加權模式正確
模式 χ2 df P 值 NFI IFI RFI NNFI 結構共變 0.954 3 .812 .000 .000 -.004 -.004 測量殘差 17.768 13 .167 .002 .002 -.013 -.013 3.假定結構共變模式正確
模式 χ2 df P 值 NFI IFI RFI NNFI 測量殘差 16.814 10 .079 .002 .002 -.009 -.009
害羞外顯 因素
.62 BPAS1 e_b1
.79 .40
BPAS2 e_b2 .64
BPAS3 .41 .64
BPAS4 .70 e_b4 .84
.55 BPAS5 e_b5 .74
.50 COS1 e_c1
.40 COS2
.22 COS3 e_c3
.44 COS4 e_c4
.49 COS5 e_c5 .71 .64
.47
.70 .83
e_b3
e_c2 害羞內顯
因素 .66
圖 3 害羞量表修訂版測量殘差模式的因素結構圖