第三章 研究方法
第四節 資料分析方法
本 研 究 運 用 之 統 計 方 法 ， 主 要 為 描 述 性 統 計 、 項 目 分 析 、 信 度 分 析 、 獨 立 樣 本 t 檢 定 、 單 因 子 變 異 數 分 析 及 結 構 方 程 模 式 ， 本 節 將 相 關 分 析 方 法 進 行 分 述 。
一 、 描 述 性 統 計(Descriptive statistics)
本 研 究 描 述 性 統 計 包 括 問 卷 填 答 者 之 個 人 基 本 資 料 、 遊 憩 動 機 、 休 閒 涉 入 、 環 境 契 合 度 及 遊 憩 體 驗 的 問 項 ， 以 描 述 性 統 計 中 次 數 分 配 和 百 分 比 ， 描 述 遊 憩 參 與 者 基 本 資 料 概 況 ， 以 描 述 性 統 計 中 平 均 數 和 標 準 差 ， 描 述 遊 憩 參 與 者 樣 本 對 各 題 項 回 應 之 特 徵 。 二 、 項 目 分 析(Item Analysis)
項 目 分 析 最 主 要 功 能 為 診 斷 題 項 之 優 劣 ， 利 用 項 目 分 析 求 出 每 一 題 項 的 決 斷 值 ， 當 某 題 項 的 決 斷 值 未 達 顯 著 水 準 ， 即 表 示 該 題 項 無 法 鑑 別 不 同 受 測 者 的 反 應 程 度 ， 則 該 題 項 應 予 以 刪 除 或 修 正 。 三 、 信 度 分 析(Reliability Analysis)
信 度 是 衡 量 量 表 的 精 準 ， 也 是 評 鑑 量 表 的 可 靠 之 程 度 ， 信 度 的 高 低 反 應 測 量 量 表 的 一 致 性 及 穩 定 程 度。本 研 究 衡 量 遊 憩 動 機 、 休 閒 涉 入 、 環 境 契 合 度 及 遊 憩 體 驗 之 信 度 估 計 方 法 採 C r o nba c h ’ s α 係 數， 其 信 度 範 圍 由 0 . 0 0 0 ( 無 信 度 ) 到 1 . 0 ( 近 乎 完 美 )。當 α 值 在 0 . 7 以 上 為 高 信 度 ; α 值 在 0 . 7 ~ 0 . 3 5 為 可 接 受 信 度 ; α 值 在 0 . 3 5 為 低 信 度，
而 量 表 的 信 度 愈 高 ， 意 謂 測 量 信 度 是 一 致 性 且 是 可 信 的 。 四 、 結 構 方 程 模 式(Structural Equation M odeling)
結 構 方 程 模 式 ( S t r uc t ur a l E q ua t io n M o d e li ng，簡 稱 S E M ) ， 用 以 處 理 較 複 雜 的 多 變 量 研 究 數 據 的 探 究 與 分 析 ( 邱 皓 政 ， 2 0 0 3 ) 。 S E M 是 一 個 結 構 方 程 模 式 的 體 系 ， 其 方 程 式 包 含 隨 機 變 數 ( r a nd o m va r ia b le s )、 結 構 參 數 ( s t r uc t ur a l p a ra me t e r s ) 以 及 有 時 亦 包 含 非 隨 機
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變 數( no nr a nd o m va r ia b le s ) 。 而 隨 機 變 數 包 含 三 種 類 型 分 別 為 觀 察 變 數( o bs e r ve d va r ia b le s )、 潛 在 變 數 ( la t e nt va r ia ble s )、 干 擾 / 誤 差 變 數 ( d is t ur ba nc e / e r r o r va r ia b le s ) 。
本 研 究 係 以 結 構 方 程 模 式 分 析 來 建 構 並 驗 證 大 型 重 型 機 車 遊 憩 參 與 者 之 遊 憩 動 機、休 閒 涉 入、環 境 契 合 度 及 遊 憩 體 驗 之 間 關 係，
進 行 變 數 與 變 數 之 間 的 因 果 關 係 分 析，其 影 響 效 果 是 否 具 有 顯 著 性 ， 以 確 立 構 面 間 因 果 關 係 模 式 。
H a ir , A nd e r s o n, Ta t h a m, a nd B la c k ( 1 9 9 8 ) 提 出 結 構 方 程 模 式 七 個 步 驟 分 別 為 : 步 驟 一 ： 理 論 模 式 架 構 建 立 。 步 驟 二 ： 建 立 因 素 變 數 間 因 果 關 係 路 徑 圖 。 步 驟 三 ： 轉 換 路 徑 圖 為 結 構 方 程 式 及 測 量 方 程 式。 步 驟 四：選 擇 分 析 模 式。步 驟 五：評 估 模 式 鑑 定。 步 驟 六 ： 評 估 適 配 度 標 準 。 步 驟 七 ： 模 式 解 釋 與 修 改 。 結 構 方 程 模 式 體 系 又 分 為 兩 大 體 系 ： 測 量 模 式 ( me a s ur e me nt mo d e l) 次 體 系 與 結 構 模 式 ( st r uc t ur a l mo d e l) 次 體 系 。
( 一 ) 測 量 模 式
測 量 模 式 是 使 用 觀 察 變 項 來 建 構 潛 在 變 項 的 模 式 ， 換 言 之 ， 以 觀 察 變 項 來 反 映 潛 在 變 項。測 量 模 式 在 結 構 方 程 模 式 裡 尌 是 一 般 所 稱 的 驗 證 性 因 素 模 式 ( c o nf ir ma t o r y f a c to r a na l ys is , C F A) 模 式，在 結 構 方 程 模 式 中，測 量 模 式 可 以 界 定 為 外 因 觀 察 變 項 或 獨 立 觀 察 變 項 與 內 因 觀 察 變 項 或 依 賴 變 項 兩 類 ( 黃 芳 銘 ， 2 0 0 6 ) 。
( 二 ) 結 構 模 式
結 構 模 式 又 名 潛 在 變 項 模 式 ( la t e nt va r ia ble m o d e ls ) 或 線 性 結 構 關 係( l i ne a r s t r uc t ur a l r e la t io ns h ip s ) 。 結 構 模 式 主 要 建 立 潛 在 變 項 與 潛 在 變 項 之 間 關 係 ， 相 當 類 似 徑 路 分 析 ， 不 同 於 徑 路 分 析 使 用 觀 察 變 項 ， 而 結 構 模 是 使 用 潛 在 變 項 ( 黃 芳 銘 ， 2 0 0 6 ) 。
處 理 模 式 適 配 度 評 鑑 之 前 ， 必 須 考 量 違 犯 估 計 ( o f f e nd i ng
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e st i ma t e s ) ， 當 統 計 估 計 結 果 發 生 違 犯 估 計 時 ， 無 論 適 配 度 有 多 麼 良 好 ， 一 切 都 是 枉 然 ， 整 個 模 式 都 是 錯 誤 的 數 值 。 一 般 常 發 生 有 以 下 三 種 現 象 包 含 1 . 有 負 的 誤 差 變 數 存 在，或 是 在 任 何 建 構 中 存 在 無 意 義 的 變 異 誤 。 2 . 標 準 化 係 數 超 過 或 太 接 近 1 。 3 . 有 太 大 的 標 準 誤 ( 黃 芳 銘 ， 2 0 0 6 ) 。
H a ir 等 人 ( 1 9 9 8 ) 將 整 體 適 配 評 鑑 指 標 分 三 類 ， 絕 對 適 配 量 測 ( a bs o l ut e f it me a s ur e s ) 、 增 值 適 配 量 測 ( i nc r e me nt a l f it me a s ur e s ) 及 簡 效 適 配 量 測 ( p a r s i mo nio us f it me a s ur e s ) 。
絕 對 適 配 量 測 以 理 論 斷 定 整 體 模 式 能 夠 預 測 觀 察 共 變 數 或 相 關 矩 陣 相 關 程 度 。 換 言 之 ， 評 鑑 一 個 事 前 模 式 能 夠 再 製 樣 本 資 料 的 程 度 。 常 用 以 評 鑑 整 體 適 配 的 絕 對 適 配 量 測 有 :1 . 概 似 比 率 卡 方 考 驗 值 ( l ik e l ih o o d - r a t io , χ2) ； 2 . 非 集 中 化 參 數 ( no n - c e nt r a l it y p a r a me t e r , N C P ) ； 3 . 良 性 適 配 指 標 ( g o o d ne s s o f f it i nd e x , G F I) ； 4 . 均 方 根 殘 差( r o o t me a n s q ua r e r e s id ua l, R M R )； 5 . 標 準 化 均 方 根 殘 差 ( st a nd a r d iz e d r o o t me a n s q ua r e r e s id ua l, S R M R)； 6 . 近 似 誤 差 均 方 根 ( ro o t me a n s q ua r e e r ro r o f a p p r o x ima t io n, R M S E A) ； 7 . 期 望 之 複 核 效 化 指 標 ( e x p e c te d c r o s s - va l id a t io n i nd e x , E C V I) ； 8 . 調 整 後 良 性 適 配 指 標( a d j us t e d g o o d ne s s o f f it i nd e x , A G F I) ( 黃 芳 銘 ， 2 0 0 6 ) 。 增 值 適 配 量 測 的 目 的 於 用 一 個 比 較 嚴 格 的 或 是 套 層 的 基 層 模 式 ( ba s e l i ne mo d e l) 來 和 理 論 模 式 相 比 較，測 量 其 適 配 改 進 比 率 的 程 度 。 因 此 ， 增 值 適 配 量 測 可 稱 之 為 比 較 適 配 指 標 ( c o mp a r a t ive f it i nd e x ) 或 稱 之 為 相 對 適 配 指 標 ( r e la t i ve f it i nd e x ) 。 一 般 使 用 此 種 指 標 基 線 模 式 是 假 設 觀 察 變 項 之 間 相 互 獨 立，此 種 模 式 亦 可 稱 獨 立 模 式 。 常 用 以 評 鑑 整 體 適 配 之 增 量 適 配 量 測 有 ： 1 . 規 範 性 適 配 指 標 ( no r me d f it i nd e x , N FI)；2 . 非 規 範 性 適 配 指 標 ( no n - n o r me d f it i nd e x , N N FI)； 3 . 比 較 性 適 配 指 標 ( c o mp a r a t i ve f it i nd e x , C F I)； 4 . 增 值 適 配
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B a g oz z i a nd Y i ( 1 9 8 8 ) 對 模 式 結 構 適 配 度 指 有 六 種 常 用 標 準 。 1 . 個 別 項 目 信 度 ( i nd i v id ua l it e m r e l ia bi l it y) 乃 為 X 變 數 與 Y 變
數 的 R2 值 ， 其 信 度 宜 大 於 0 . 5 以 上 ， 而 標 準 化 係 數 必 須 至 少 大 於 0 . 7 1 以 上，信 度 才 會 大 於 0 . 5 ( B a g o z z i & Y i , 1 9 8 8 ； 黃 芳 銘 ， 2 0 0 6 ； 周 子 敬 ， 2 0 0 6 ) 。
2 . 潛 在 變 項 的 組 成 信 度 ( c o mp o s it e re l ia b il it y) 必 須 大 於 0 . 6 以 上 ， 其 數 值 相 當 於 潛 在 變 數 所 屬 觀 察 指 標 的 C r o nba c h ’ s α 係 數 ( B a g o z z i & Y i, 1 9 8 8 ； 黃 芳 銘 ， 2 0 0 6 ； 周 子 敬 ， 2 0 0 6 ) 。 3 . 潛 在 變 數 的 萃 取 平 均 變 異 數 ( e x t r a c te d a v e r a g e v a r i a nc e ) 必 須
大 於 0 . 5 以 上 。 Fo r ne ll a nd L a r c k e r ( 19 8 1 ) 表 示 透 過 觀 察 指 標 到 能 測 得 多 少 百 分 比 的 潛 在 變 數 。 檢 驗 內 容 包 含 估 計 參 數 方 向 性 、 大 小 及 R2， 驗 證 假 設 的 估 計 參 數 必 須 顯 著 不 同 於 0，檢 定 R2 瞭 解 每 一 個 內 因 潛 在 變 項 能 夠 解 釋 對 其 影 響 的 獨 立 變 項 的 變 異 程 度 ， 而 當 R2 越 高 ， 表 示 其 解 釋 力 尌 越 強( Fo r ne l l & La r c k e r, 1 98 1 ; B a g o z z i & Y i, 1 9 88 ； 黃 芳 銘 ， 2 0 06 ； 周 子 敬 ， 2 0 0 6 ) 。
4 . 所 有 估 計 參 數 皆 達 到 顯 著 水 準， 表 示 模 式 內 在 品 質 良 好 ; 相 反 的 ， 不 顯 著 若 太 多 ， 則 表 示 結 構 方 程 模 式 內 部 品 質 不 佳 ( 周 子 敬 ，2 0 0 6 ； B a g o z z i & Y i, 1 9 8 8 ) 。
5 . 標 準 化 殘 差 ( s t a nd a r d iz e d r e s id ua l, S R ) 乃 為 適 配 殘 差 除 以 其 漸 近 標 準 誤 ， 每 一 個 標 準 化 殘 差 可 解 釋 為 標 準 常 態 變 異 ， 其 絕 對 值 必 須 小 於 2 . 5 8 ( B a g o z z i & Y i, 1 9 8 8；周 子 敬，2 00 6；
黃 芳 銘 ， 2 0 0 6 ) 。
6 . 修 正 指 標 ( mo d if ic a t io n i nd e x , M I) 需 要 小 於 3 . 8 4，否 則 極 可 能 表 示 該 參 數 有 修 正 之 必 要 性 。 而 每 次 修 正 參 數 時 ， 先 選 擇 最 大 的 修 正 指 標 且 具 有 實 質 意 義 進 行 修 正 ， 如 果 最 大 修 正
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指 標 無 法 具 代 表 理 論 之 意 義 ， 則 選 擇 次 大 修 正 指 標 ， 直 到 有 意 義 的 修 正 指 標 方 可 給 予 估 計( 黃 芳 銘，2 0 0 6；B a g o z z i &
Y i, 1 9 8 8 ; J o r e sk o g , 19 9 3 ； 周 子 敬 ， 2 0 0 6 ) 。
本 研 究 假 設 分 為 測 量 模 式 的 假 設 與 結 構 模 式 的 假 設 ( 圖 9 )， 測 量 模 式 的 假 設，主 要 目 的 為 證 明 本 研 究 潛 在 構 念 具 有 足 夠 的 效 度 ， 即 本 研 究 模 式 中 各 個 變 項 。
圖 9 研 究 模 型 ( 初 始 模 式 圖 )
1 . 遊 憩 動 機 為 一 外 因 潛 在 變 項，由「 刺 激 – 逃 避 性 」、「 智 力 性 」、
「 社 交 性 」 、 「 勝 任 – 熟 練 性 」 等 四 個 外 因 觀 察 變 項 所 反 映 。
2 . 休 閒 涉 入 為 一 內 因 潛 在 變 項 由 「 生 活 形 態 中 心 」 及 「 自 我 表 現 」 、 「 吸 引 力 」 等 三 個 內 因 觀 察 變 項 所 反 映 。
3 . 環 境 契 合 度 為 一 內 因 潛 在 變 項 ， 由 「 環 境 資 源 」 、 「 社 交 機
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會 」 、 「 環 境 功 能 」 、 「 活 動 知 識/ 技 巧 」 、 「 環 境 設 施 」 及 「 經 營 管 理 」 等 六 個 內 因 觀 察 變 項 所 反 映 。
4 . 遊 憩 體 驗 為 一 內 因 潛 在 變 項 ， 由 「 情 感 」 、 「 思 考 」 、 「 行 動 」 、 「 感 官 」 、 「 關 聯 」 等 五 個 內 因 觀 察 變 項 所 反 映 。 結 構 模 式 的 假 設 為 檢 驗 潛 在 變 項 間 的 相 互 關 係 ， 即 本 研 究 主 要 理 論 所 舖 陳 之 因 果 關 係 。
表 1 0 結 構 方 程 模 式 符 號 與 意 義 符 號 意 義
x 量 測 的 自 變 數 y 量 測 的 依 變 數
ξ( ks i) 被 x 變 數 所 解 釋 的 潛 在 外 生 變 項 ε (e t a ) 被 y 變 數 所 解 釋 的 潛 在 內 生 變 項 δ ( de lt a ) x 變 數 的 誤 差 項
ε( e p s ilo n) y 變 數 的 誤 差 項
λ ( la mbd a ) 量 測 的 變 數 們 和 所 有 潛 在 構 面 們 的 相 關 ， 有 λX和λY
γ ( ga mma ) 外 因 潛 在 變 數 間 的 係 數 矩 陣；潛 在 內 生 變 數 與 潛 在 外 生
變 數 之 間 的 相 關 係 數
β( be t a ) 內 因 潛 在 變 數 間 的 係 數 矩 陣；潛 在 內 生 變 數 間 的 相 關 係 數
δ( z e ta ) 干 擾 ( 潛 在 誤 差 ) 、 潛 在 內 生 變 數 的 誤 差 項 (error of e nd o ge no us latent variable)
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第 五 節 預 詴 問 卷 信 度 與 效 度
本 研 究 依 據 問 卷 設 計 進 行 問 卷 發 放 ， 為 確 保 問 卷 符 合 研 究 對 象 的 可 行 性 ， 本 研 究 於 民 國 1 0 1 年 3 月 3 1 日 至 5 月 1 日 假 日 至 北 橫 公 路 阿 姆 坪 、 角 板 山 、 桃 園 永 安 莫 內 咖 啡 、 新 竹 霍 爾 咖 啡 、 苗 栗 汶 水 等 地 區 進 行 預 詴 問 卷 發 放，施 測 對 象 為 參 與 大 型 重 型 機 車 活 動 的 參 與 者 ， 共 發 放 1 5 5 份 ， 回 收 1 4 7 份 ， 有 效 問 卷 1 0 2 份 。 藉 由 針 對 臺 灣 地 區 部 分 重 機 集 結 場 所 進 行 問 卷 的 預 詴，回 收 後 問 卷 並 進 行 項 目 分 析 及 信 度 分 析 ， 修 改 刪 除 部 分 題 項 ， 並 完 成 正 式 問 卷 。 預 詴 問 卷 分 析 結 果 如 下 表 示 ：
一 、 效 度 分 析
為 了 確 保 問 卷 的 目 的 、 範 圍 及 對 象 的 可 行 性 ， 本 研 究 於 設 計 問 卷 後， 擬 定 專 家 問 卷，並 根 據 題 目 的 適 切 程 度， 依 序 為「 適 合 」、
「 修 正 後 適 合 」 、 「 不 適 合 」 。 邀 請 三 位 專 家 學 者 針 對 問 卷 內 容 提 出 建 議 與 修 正 ， 經 專 家 意 見 後 修 改 休 閒 涉 入 第 1 、 2 、 7 、 9 、 1 0 題 項 、 環 境 契 合 度 第 1、 2、 3 題 項 、 遊 憩 體 驗 第 2 題 題 項 之 語 意 及 個 人 基 本 資 料 中 的 騎 乘 頻 率 部 分 ， 並 完 成 正 式 問 卷 。
二 、 信 度 分 析
信 度 ( R e l ia b i l it y) 指 測 量 結 果 的 穩 定 程 度，即 是 測 量 結 果 的 一 致 性 或 穩 定 性 。 信 度 的 意 義 在 反 應 量 測 的 可 靠 性 。 最 常 使 用 的 檢 測 工 具 為 C r o nba c h ’ s α 係 數。C r o nba c h ’ s α 係 數 從 0 . 0 0 到 1 .00 的 範 圍 ， 而 信 度 越 高 ， 代 表 內 部 一 致 性 越 高 。
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表 1 2 預 詴 問 卷 整 體 量 表 信 度
構 面 題 數 預 詴
Cronbach’s α
遊 憩 動 機
智 力 性 12 0.624
社 交 性 12 0.905
勝 任-熟 練 性 12 0.890
刺 激-逃 避 性 12 0.917
休 閒 涉 入
吸 引 力 5 0.525
自 我 表 現 4 0.751
中 心 性 4 0.780
環 境 契 合 度
環 境 資 源 3 0.891
社 交 機 會 3 0.861
環 境 功 能 3 0.868
活 動 知 識/技 巧 4 0.797
環 境 設 施 3 0.839
經 營 管 理 3 0.409
遊 憩 體 驗
感 官 3 0.506
情 感 3 0.612
思 考 3 0.620
行 動 3 0.635
關 聯 3 0.539
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三 、 項 目 分 析
項 目 分 析 為 針 對 預 詴 題 項 進 行 適 切 性 的 評 估 的 根 本 方 法 ， 其 方 法 包 含：遺 漏 值 檢 驗、項 目 總 分 相 關 係 數、決 斷 值 ( C r it ic a l r a t io ， 簡 稱 C R 值 ) 分 析 。 根 據 C h ur c h i l l ( 1 9 7 9 ) 的 建 議 ， 項 目 總 分 相 關 係 數 低 於 0 . 3 的 題 項 應 予 考 慮 刪 除 。
項 目 分 析 結 果 如 表 1 4 及 表 1 5 所 示，項 目 總 分 相 關 係 數 方 面 ， 結 果 發 現 遊 憩 動 機 量 表 之 題 項 4 0 「 有 時 候 喜 歡 獨 處 」 ， 休 閒 涉 入 量 表 之 題 項 4 「 我 對 於 騎 乘 重 機 幾 乎 沒 有 興 趣 」 與 題 項 5 「 騎 乘 重 機 只 是 一 種 交 通 方 式 」， 環 境 契 合 度 量 表 之 題 項 17「 此 環 境 的 設 施 維 護 ， 符 合 我 的 期 望 」 ， 相 關 係 數 低 於 0 . 3 ， 修 改 部 分 語 意 並 保 留 。
決 斷 值 分 析 依 據 量 表 的 得 分 總 分 為 高 分 組 7 3 % 與 低 分 組 2 7 % 作 為 高 低 分 組 界 限 ， 進 行 高 、 低 分 二 組 決 斷 值 分 析 。 題 項 決 斷 值 若 達 顯 著 水 準( p < 0 . 0 5 ) ， 表 示 題 項 具 有 鑑 別 度 。 決 斷 值 分 析 結 果 顯 示 如 表 1 6 與 表 1 7 ， 遊 憩 動 機 方 面 顯 示 ， 題 項 1 1 「 發 覺 原 始 的 自 我 」
決 斷 值 分 析 依 據 量 表 的 得 分 總 分 為 高 分 組 7 3 % 與 低 分 組 2 7 % 作 為 高 低 分 組 界 限 ， 進 行 高 、 低 分 二 組 決 斷 值 分 析 。 題 項 決 斷 值 若 達 顯 著 水 準( p < 0 . 0 5 ) ， 表 示 題 項 具 有 鑑 別 度 。 決 斷 值 分 析 結 果 顯 示 如 表 1 6 與 表 1 7 ， 遊 憩 動 機 方 面 顯 示 ， 題 項 1 1 「 發 覺 原 始 的 自 我 」