第四章 系統實驗與評估
第二節 信度、效度分析與結構模式適配度分析
本節分別以信度係數 Cronbach's α 及測量模式之驗證性因素分析來檢驗 本研究各構面之測量指標的信度及效度，再進行結構模式配適度分析。
一、信度分析
信度(Reliability)的意義是指，衡量沒有誤差的程度，測驗結果之一致性；
而效度(Validity)指的是衡量工具是否能真正衡量到研究者想要衡量之問題。本 研究藉由問卷的信度檢測，以瞭解本研究量表的穩定性；而在效度方面，本研究 將針對建構效度探討量表能夠衡量構念之程度，於是利用驗證性因素分析檢測各 構面量表的收斂效度與區別效度。同一因素構面中，若各題目之因素負荷量 (factor loading)愈大(一般以大於0.5為準)，則愈具備收斂效度；若問卷題目 在非所屬因素構面中，其因素負荷量愈小(一般以低於0.5為準)，則愈具備區別 效度，以此探討各題目是否反應該構面之因素構成(吳明隆，2000)。
本研究針對美術館導覽學習社群網站之系統使用接受度設計共有「行動自我 效能」、「內容品質」、「介面設計」、「人際互動性」與「系統使用接受」度 五大構面，針對每個構面分別作信度分析，分析結果如表 4-5 所示：各構面 Cronbach's α係數分別為：「行動自我效能為 0.919」、「內容品質為 0.910」、
「介面設計為 0.929」、「人際互動性為 0.903」與「系統使用接受度為 0.921」。
根據 Nunnally (1967) 提出的建議，Cronbach's α 係數大於 0.7 屬於可信範 圍，符合 Guieford(1965) 要求之高信度的標準，表示本研究衡量變數問項符合 一致性。而 Cronbach's α 係數為 0.5 至 0.7 屬於可接受範圍。由表可明確 得知，本問卷之構面具有相當顯著性，其值介於 0.903 ～ 0.929 之間。
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範圍 0.513 至 0.803，呈現中度至高度相關，量表構面中各題項的同質性為可 接受之範圍。
表 4-6 各觀察題項 Pearson 積差相關係數矩陣 各觀察題項 Pearson 積差相關係數矩陣
A1 A2 A3 A4 A5 B1 B2 B3 B4 B5
A1 1
A2 .742** 1
A3 .664** .704** 1
A4 .680** .723** .711** 1
A5 .699** .667** .638** .803** 1
B1 .341** .379** .310** .338** .382** 1
B2 .350** .379** .348** .397** .389** .705** 1
B3 .395** .430** .348** .457** .490** .648** .694** 1
B4 .263** .309** .286** .315** .341** .590** .700** .653** 1
B5 .288** .286** .222** .326** .372** .629** .638** .684** .745** 1 C1 .206** .192** 0.126 .231** .253** .608** .522** .556** .542** .664**
C2 .244** .307** .255** .326** .346** .688** .563** .613** .590** .631**
C3 .305** .252** .247** .321** .413** .578** .554** .626** .564** .558**
C4 .170* .210** .171* .241** .287** .565** .518** .545** .597** .634**
C5 .213** .221** .215** .223** .291** .549** .484** .572** .584** .658**
D1 .322** .260** .345** .289** .323** .527** .511** .511** .512** .527**
D2 .234** .213** .313** .302** .312** .461** .455** .461** .510** .504**
D3 .185** .186** .304** .244** .252** .452** .484** .429** .531** .486**
D4 .158* .213** .235** .293** .257** .435** .509** .434** .581** .559**
D5 .191** .196** .262** .281** .301** .477** .613** .499** .581** .522**
E1 .237** .241** .332** .313** .271** .505** .559** .473** .557** .525**
E2 .309** .291** .345** .349** .309** .539** .560** .506** .562** .547**
E3 .301** .315** .384** .366** .353** .497** .513** .479** .466** .448**
E4 .365** .330** .392** .409** .412** .512** .496** .565** .553** .589**
E5 .204** .218** .220** .300** .304** .460** .517** .504** .544** .577**
**.在顯著水準為0.01時(雙尾)，相關顯著。(**. P<0.01)
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*.在顯著水準為0.05時(雙尾)，相關顯著。(*. P<0.05)
C1 C2 C3 C4 C5 D1 D2 D3 D4 D5
C1 1
C2 .749** 1
C3 .633** .751** 1
C4 .766** .713** .665** 1
C5 .758** .732** .704** .776** 1
D1 .491** .587** .636** .557** .650** 1
D2 .475** .482** .575** .537** .566** .721** 1
D3 .457** .557** .546** .554** .564** .695** .747** 1
D4 .489** .525** .533** .541** .503** .543** .659** .677** 1
D5 .504** .567** .561** .587** .556** .568** .566** .654** .677** 1 E1 .555** .595** .580** .578** .643** .629** .571** .567** .517** .596**
E2 .552** .550** .580** .558** .618** .649** .577** .610** .610** .594**
E3 .477** .508** .486** .553** .554** .554** .638** .634** .499** .587**
E4 .558** .581** .561** .614** .609** .625** .644** .654** .602** .640**
E5 .583** .556** .518** .578** .583** .512** .538** .600** .555** .618**
**.在顯著水準為0.01時(雙尾)，相關顯著。(**. P<0.01)
*.在顯著水準為0.05時(雙尾)，相關顯著。(*. P<0.05) E1 E2 E3 E4 E5
E1 1
E2 .728** 1
E3 .674** .671** 1
E4 .721** .738** .772** 1
E5 .633** .628** .670** .760** 1
**.在顯著水準為0.01時(雙尾)，相關顯著。(**. P<0.01)
*.在顯著水準為0.05時(雙尾)，相關顯著。(*. P<0.05)
本研究利用皮爾森(Pearson)相關性檢定，分析問卷五個構面彼此的相關性 是否顯著，如表 4-7 所示。其中大部分構面之間的相關性都具顯著性，尤其以 人際互動性與系統使用接收度的相關性最高，其值高達 0.800 ；其次為內容品 質與介面設計為 0.770 次之。
76 好之信度(吳明隆，2009)。Bagozzi & Yi(1988)認為信度係數值應大於0.5，本 研 究 中 各 指 標 變 項 除 了 B1(0.323) 、 B3(0.382) 、 B5(0.410) 、 C3(0.466) 、
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D1(0.442)、D4(0.436)、D5(0.255)、E1(0.440)、E2(0.386)外，其餘各項指標 變項皆大於 0.5，如表 4-8 所示；雖然 B1、B3、B5、C3、D1、D4、D5、E1、E2 的信度係數值小於 0.5 ，但 Bollen(1989)提出只要變項係數之決斷值達到顯著，
則其信度值仍可接受，而本研究中各測量指標之決斷值(C.R.)均達顯著(P<0.05)，
因此其信度值仍可接受。
(三) 潛在變項的組合信度
組合信度可作為檢定潛在變項的信度指標，也可稱為「建構信度」(construct reliability)，計算組合信度要利用標準化估計值報表中的指標因素負荷量與誤 差變異量來估算，組合信度公式如下：
ρc = ∑
∑ ∑ = ∑ 標準化因素負荷量 ∑ 標準化因素負荷量 ∑
組合信度主要是在評鑑潛在指標變項的內部一致性程度，組合信度越高表示測量 指標的內在關聯程度越高。潛在變項的組合信度值在 0.60 以上，表示模式的內 在品質為理想。多數學者認為組合信度大於 0.90 代表是「最佳的」、 0.80 至 0.90 代表是「非常好的」、 0.70 至 0.80 代表是「適中的」。本研究經由測 量指標變項之因素負荷量求出之組合信度皆大於 0.70，如表4-8 所示，得知本 研究之指標變項的內部一致性良好。
(四) 潛在變項的平均變異數抽取值
「平均變異數抽取量」(average variance extracte –ρv)，是計算潛在變 項各測量變項對該潛在變項的變異解釋力，平均變異數抽取值越高，則表示潛在 變項有愈高的信度與收斂效度，其標準值須大於 0.5。如表 4-8 所示，本研究 除了「內容品質」、「人際互動性」與「系統使用接受度」潛在變項的平均變異 量抽取值略小於 0.5 之外，其餘皆大於 0.5，因此「內容品質」、「人際互動 性」與「系統使用接受度」潛在變項來自測量誤差的變異較大。但依據 Fornell
& Larcker (1981)的說法，即使超過一半以上的變異來自測量誤差，但單以組合 信度來看，針對此潛在變項所得到的收斂效度仍為適當的。由於本量表中因素的
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如果估計參數標準誤很大或有負的誤差變異數存在，表示假設的理論模式有可能 違反辨認規則(Hair, Anderson, Tatham, & Black,1992)。由表 4-9 可看出上 述 25 個估計參數的標準誤均很小，且沒有出現負的誤差變異數，顯示假設模式 沒有違反辨認規則且表示模式的內在品質佳。而本研究之臨界比值(C.R.)代表t 值，t的絕對值皆大於 1.96，表示模式配適判斷為良好。
本研究之測量模式模式中的因素負荷量均達到顯著(P<0.5)，表示測量的指 標變項可以有效反應出所要測量之潛在變項且具有良好之效度。如表 4-9 所示，
參數估計值達到顯著水準(P<0.5)，顯示本研究測量的指標變項具有良好之效 度。
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***p<0.001 **p<0.01 *p<0.05
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今將測量模式驗證性因素分析檢驗結果，整理程表 4-10 如下所示。因素負 荷量為 0.505 至 0.857，模式配適判斷為良好；潛在變項的平均抽取變異量略 小於0.5之外，其餘潛在變項皆大於 0.5，模式配適判斷為合理；潛在變項的組 合信度大於0.6，值為 0.7965 至 0.9253 之間，模式配適判斷為良好；臨界比 值(C.R.)代表t值，t的絕對值皆大於1.96，表示模式配適判斷為良好；參數估計 值P皆小於 0.5，顯示達到顯著水準。
表 4-10 驗證性因素分析之基本適配度檢驗及內在品質檢驗摘要表 驗證性因素分析之基本適配度檢驗及內在品質檢驗摘要表
評鑑項目 檢定結果數據 模式配適判斷
是否沒有負的誤差變異量 均為正數 良好
因素負荷量是否介於0.5至0.95 之間
0.505至0.857 良好 潛在變項的平均抽取變異量大
於0.5
略小於0.5之外，其餘潛在 變項皆大於0.5
合理 潛在變項的組合信度大於0.6 0.7965至0.9253 良好 臨界比值(C.R.)代表t值，t的絕
對值大於1.96
t的絕對值皆大於1.96 良好 參數估計值達到顯著水準
(P<0.5)
P皆小於0.5 良好
四、整體模式適配度分析
本研究以「行動自我效能」、「內容品質」、「介面設計」、「人際互動性」
與「系統使用接受度」之五大項度建立研究構面，並透過結構方程模式適配度分 析，模式內在結構適配度分析程度代表各測量模式的信度與效度，是模式內在品 質的檢核，而整體模式適配程度則是模式外在品質的檢核。本研究分別以卡方自 由度比值 χ2 /d.f.(CMIN/DF)、適配度指標(GFI)和調整後的適配度指標(AGFI)、
規準適配指標(NFI)和比較適配指標(CFI)共六項指標加以檢核。
(一) 卡方自由度比值
χ
2/d.f. (CMIN/DF)卡方值(
χ
2)越小表示整體模式的因果路徑圖與實際資料越適配，考量卡方值 與自由度的比值可做為模式適配度的指標；一般而言，當卡方自由度比值小於82
1.0 表示過度適配，介於 1.0～3.0 之間表示模式的適配良好，若大於 5.0 則 須修正模式。本研究之整體模式適配度分析如表 4-11 ，卡方自由度比值 (CMIN/DF)為 1.8， 卡 方自由 度 比值 1.8 < 3.0 ，表示 模式的適配 度良 好 (Carmines and MacIver，1981)。
(二) 配適度指標(GFI)和調整後的配適度指標(AGFI)
GFI為「配適度指標」(Goodness of Fit Index)，表示被模式解釋的變異數 與共變數的量。介於 0 至 1.0 之間，其數值越接近 1.0 ，表示模式適配度越 佳，一般而言，GFI值大於 0.90 ，表示模式徑路圖與實際資料有良好的適配度，
Doll et al.（1994）認為 GFI 與 AGFI 值介於 0.80 至 0.90 之間則表示有合 理之模式適配度。 AGFI為「調整後的配適度指標」(Adjust Goodness of Fit Index)， AGFI 值將 GFI 值依自由度的值加以調整，使不同自由度的模式能以 相同的基礎進行比較。其值介於 0～1.0 之間，理想建議值在 0.9 以上，顯示 有 良好 的適 配度 。 GFI 值與 AGFI 值 通常被 視為絕對適 配指標 (absolute indexes)。如表 4-11 所示，本研究之模式適配度指標中的 GFI 值等於 0.862 >
0.800 、AGFI值等於 0.819 > 0.800 ，均達模式尚可適配的標準，因此本研究 模式適配情況良好，顯示具有合理之模式適配。
AGFI公式：AGFI值 = 1-(1-GFI)*(飽和模式的參數個數)/預設模式的自由度 (三) 規準適配指標(NFI)和比較適配指標(CFI)
NFI為「規準適配指標」，用來比較某個模式與虛無模式之間的卡方值差距，
相對於該虛無模式卡方值的比值，是一種相對性指標值，其值反應假設模式與觀 察變項間沒有任何共變假設的獨立模式的差異程度。CFI為「比較適配指標」，
是改良式的 NFI 指標值，是在測量從最限制模式到最飽和模式時，非集中參數 的改善情況，在小樣本情況下，CFI值對假設模式的契合度仍然十分穩定。NFI 值、CFI值的模式適配標準建議值在 0.900 以上，顯示有良好的適配度，如果介 於0.800 至 0.900 之間為合理適配。如表 4-11 所示，模式適配度指標中的NFI
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值等於 0.909 > 0.900、CFI值等於 0.957 > 0.900 ，均符合模式適配標準，表 示假設理論模式與觀察資料的整體適配度佳，具有合理至良好之模式適配。
NFI公式：NFI值 = 1-(預設模式 χ2 值/獨立模式 χ2 值) (四) 漸進誤差均方和平方根 (RMSEA)
RMSEA 為 「 漸 進 殘 差 均 方 和 平 方 根 」 (root mean square error of approximation)，從母群體樣本的角度來衡量差異，差異值越小表示實際樣本資 料與假設模式越契合、配適度越佳，一般的判別標準為：< 0.05 時表示模式適 配度優良；< 0.08 時表示有合理的近似誤差存在，模式適配度良好；介於 0.08 至 0.10 時，模式適配度普通， > 0.10 表示模式適配度不理想。如表 4-11 所 示，本研究之 RMSEA 值等於 0.061 小於 0.070，顯示適配度良好，模式視為可 以接受的標準並具有合理的適配。
表 4-11 整體結構模式適配度分析 整體結構模式適配度分析
統計檢定量 適配的標準 檢定結果數據 適配程度
χ
2/df 值 (CMIN/DF)<3 1.800 良好
GFI 值 >.90(若0.8~0.89 為合理適配) 0.862 合理 AGFI 值 >.90(若0.8~0.89 為合理適配) 0.819 合理 NFI 值 >.90(若0.8~0.89 為合理適配) 0.909 良好 CFI 值 >.90(若0.8~0.89 為合理適配) 0.957 良好 RMSEA 值 <.07(若<.05 優良；<.07 良好) 0.061 良好