中介模型分析

在結構模型分析中會產生路徑係數，這些係數大小代表自變項對應變項影響 的大小，但是這種解釋方式有可能產生誤解，因為多個變項的結構模型，往往包 含了其它變項的影響，而非只為單一效果。因此，較好的解釋應以總效果來顯示，

較能說明模型變數的影響大小。

SEM 分析可以讓研究人員將變數的影響大小解構為總效果、直接效果與間 接效果，總效果是直接效果與間接效果的加總，而間接效果表示某變數的影響，

需要透過至少一個中介變數的傳遞，才能影響另一個變數，如同模型中的互動行 銷透過價值共創來影響學校效能一樣。

本研究為了檢定中介效果，採用了 Soble(1982)檢驗中介效果的方法(Soble test)、Baron 和 Kenny (1986)提出的因果路徑法(The Causal Steps Approach)，並 進一步使用 bootstrap (Hayes, 2009)，作為本研究中介效果的完整檢驗。

(一)Soble test

Soble(1982)建議中介效果評估時，光是 XM 及 MY 顯著是不夠的，建 議要計算 XMY 間接效果的顯著性，如果 Z 值>1.96 (α=.05)則表示間接效果 存在；其公式如下：

z-value = a*b/SQRT(b2*sa2 + a2*sb2)

將互動行銷價值共創、價值共創學校效能的係數相乘，再除以兩者的聯 合標準誤，其中，a 和 b 均為非標準化係數。由表 4-5-2 可知，互動行銷價值 共創之迴歸係數，a 值為 0.809、b 值為 0.096；而價值共創學校效能之迴歸係 數中，a 值為 0.616、b 值為 0.099。經計算結果 Z=5.01>1.96，表示間接效果存在，

因之，本研究假設 H4 獲得支持。

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(二) Baron 和 Kenny 的因果路徑法

因果路徑法分成三步驟檢驗中介效果，其中由表 4-6-1 可知：

互動行銷學校效能：互動行銷對學校效能的直接效果值為 0.452( p 0.001) 達顯著水準，顯著總效果存在，此為必要條件，因之，假設 H1 成立。

互動行銷價值共創：互動行銷對價值共創的直接效果值為 0.743( p 0.001) 達顯著水準，顯示表示自變數(互動行銷)會直接影響中介變數(價值共創)，此為 必要條件，因之，假設 H2 成立。

互動行銷和價值共創同時影響學校效能：此時價值共創對學校效能的直接果 值為 0.516( p 0.001)達顯著水準，此為必要條件，因之，假設 H3 成立。且互動 行銷學校效能的直接效果若達顯著，表示中介模型為部份中介；互動行銷學 校效能的直接效果若不顯著，則表示中介模型為完全中介。本研究中，互動行銷 對學校效能的直接果值為 0.452( p 0.001)達顯著水準，因之，依據 Baron 和 Kenny 的因果路徑法分析，本研究假設 H4 成立，且中介模型之部份中介效果成 立。

(三) 拔靴法(bootstrap)

Hayes(2009)認為，運用拔靴法經過至少 1000 次的重複抽樣，建立間接效果 的 95%信賴區間，如果信賴區間不包含 0 則表示間接效果存在。間接效果及總效 果可以用來回答從直接效果中，所看不出來的重要的問題；而由表 4-6-2 可以得 知，學校效能的總效果為 1.087，直接效果為.588，間接效果為.499，總效果為直 接效果加上間接效果(.588+.499=1.087)，表示沒有排擠效用的存在。

依據表 4-6-2 可得知，本研究之變項經過 2000 次重複抽樣後，95%信賴區間 並未包含 0，顯示其存在中介效果，因之，本研究假設 H4 獲得支持。

依據 Soble test、因果路徑法及 bootstrap，本研究假設驗證結果如下：

H4：互動行銷會透過價值共創的中介作用，進而正向影響學校效能。其驗 證結果是「支持」，且其中介效果為「部份中介」。

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relationships Point

estimation SE

Bootstrap for 2000 times

φ ± 2σ bias-corrected percentile Lower Upper Lower Upper Lower Upper

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