信度、效度與適配度分析

本研究係以 Cronbach'α 信度係數、組合信度與平均變異量抽取值來衡量問卷內部 一致性，另以各構面的變異量抽取值和其相關係數平方值檢驗區別效度，再透過驗證 性因素分析檢驗各構面測量標之信度與效度，最後進行結構模式適配度分析。信度

（Reliability）係用來衡量量表分析結果的可信賴程度及穩定性，效度（Validity）則是 指用以衡量之工具能否真正有效衡量研究者欲驗證之問題。本研究以問卷信度檢測來 瞭解本研究量表之穩定性。另為瞭解各題項是否反映該構面之因素構成，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，因素負荷量

（factor loading）標準一般應大於 0.5，各題項之因素負荷量其值愈大愈具收斂效度，

倘題項在非所屬因素構面中，因素負荷量標準一般應小於 0.5，愈小則愈具區別效度

（吳明隆，2000）。

一、信度分析

本研究共有任務科技適配因素、系統成功因素、自我效能因素、認知有用性、認 知易用性和使用行為意圖等六個構面，就每個構面分別進行信度分析，Cronbach's α 值 分 別 為 ：任 務科 技 適配 因 素 （ 0.910 ）、 系統 成 功 因素 （ 0.798 ）、 自 我 效能 因 素

（0.867）、認知有用性（0.937）、認知易用性（0.892）和使用行為意圖（0.899），

各構面之 Cronbach's α 值均大於 0.7，符合 Guieford（1965）要求之高信度標準，表示 本研究衡量變數問項符合一致性。

表 4-4 各構面量表信度分析

問卷構問 Cronbach's α 題項 與構面總相關 題項刪除時α值 任務科技適配因素 .910 TTF1 .841 .882

TTF2 .825 .887 TTF3 .866 .876 TTF4 .739 .908 TTF5 .735 .904

系統成功因素 .798 ISS1 .537 .791

ISS2 .717 .701 ISS3 .706 .698 ISS4 .526 .788

自我效能因素 .867 ISE1 .574 .869

ISE2 .775 .819 ISE3 .745 .831 ISE4 .719 .837 ISE5 .759 .831

認知有用性 .937 PUL1 .837 .921

PUL2 .782 .932 PUL3 .852 .918 PUL4 .840 .921 PUL5 .852 .918

認知易用性 .892 PEU1 .680 .881

PEU2 .810 .852 PEU3 .776 .860 PEU4 .719 .873 PEU5 .715 .876

使用行為意圖 .899 BI1 .824 .863

BI2 .788 .869 BI3 .823 .861 BI4 .607 .906

表 4-5 各觀察變項 Pearson 積差相關係數矩陣

TTF1 TTF2 TTF3 TTF4 TTF5 ISS1 ISS2 ISS3 ISS4 ISE1 ISE2 ISE3 ISE4 ISE5

TTF1 1

TTF2 .874^** 1 TTF3 .837^** .839^** 1 TTF4 .657^** .644^** .691^** 1 TTF5 .652^** .619^** .704^** .661^** 1 ISS1 .371^** .368^** .363^** .349^** .349^** 1 ISS2 .499^** .501^** .462^** .392^** .438^** .519^** 1 ISS3 .416^** .412^** .446^** .458^** .471^** .511^** .666^** 1 ISS4 .411^** .454^** .406^** .394^** .389^** .306^** .519^** .515^** 1 ISE1 .244^** .270^** .242^** .177^** .124^* .250^** .154^** .240^** .328^** 1 ISE2 .286^** .331^** .340^** .256^** .199^** .338^** .243^** .324^** .317^** .496^** 1 ISE3 .272^** .351^** .293^** .259^** .168^** .315^** .264^** .236^** .376^** .598^** .609^** 1 ISE4 .312^** .340^** .329^** .235^** .192^** .313^** .269^** .257^** .328^** .526^** .595^** .671^** 1 ISE5 .241^** .317^** .332^** .261^** .239^** .295^** .221^** .235^** .311^** .409^** .775^** .625^** .617^** 1

PUL1 PUL2 PUL3 PUL4 PUL5 PEU1 PEU2 PEU3 PEU4 PEU5 BI1 BI2 BI3 BI4 BI5

PUL1 1

PUL2 .712^** 1 PUL3 .797^** .732^** 1 PUL4 .736^** .696^** .774^** 1 PUL5 .771^** .713^** .759^** .827^** 1 PEU1 .562^** .549^** .553^** .620^** .575^** 1 PEU2 .637^** .576^** .690^** .681^** .671^** .712^** 1 PEU3 .531^** .457^** .570^** .578^** .522^** .600^** .740^** 1 PEU4 .505^** .450^** .515^** .526^** .536^** .473^** .614^** .702^** 1 PEU5 .549^** .470^** .569^** .514^** .541^** .558^** .641^** .588^** .663^** 1 BI1 .525^** .476^** .565^** .588^** .624^** .526^** .620^** .480^** .445^** .514^** 1 BI2 .484^** .465^** .531^** .523^** .553^** .461^** .545^** .435^** .416^** .486^** .751^** 1 BI3 .492^** .476^** .569^** .564^** .559^** .503^** .598^** .488^** .424^** .504^** .746^** .813^** 1 BI4 .380^** .346^** .455^** .466^** .468^** .424^** .477^** .456^** .489^** .501^** .580^** .488^** .537^** 1 BI5 .522^** .507^** .557^** .567^** .594^** .518^** .614^** .483^** .454^** .513^** .690^** .607^** .658^** .558^** 1

**p<0.01

二、測量模式分析

在進行結構方程模式分析時，通常會先對於測量模式之適配度進行評估，項目包 括模式之收斂效度與區別效度，倘各項檢測值符合要求，再對假設進行驗證。根據因 素負荷之顯著性、指標變項之信度值 R²、組合信度與平均變異量抽取值以檢定收斂效 度，而利用平均變異量抽取值與因素構面之相關係數平方值之比較以檢測區別效度。

（一）個別題項之信度

指標變項之信度（R²）愈高，就代表能夠被潛在變項解釋的變異量愈多，最低標 準應大於 0.5（吳明隆，2010）。如表 4-6 所示，本研究中各指標變項之 R² 值除了 ISS1、ISS4 及 ISE1 未達 0.5 之最低標準外，其餘各項皆為 0.5 以上，顯示這些題項是 具有信度的；而變項信度值雖建議宜大於 0.5，然只要變項系數之決斷值（C.R.）達到 顯著水準，其信度值仍為可被接受的（Bollen，1989；蘇嘉玲，2010），而本研究中各 測量指標之決斷值均達顯著水準，因此其信度仍屬可被接受。

（二）個別題項之效度

效度是指衡量題項能夠測驗出所欲探討之問題的程度（吳明隆，2011），藉由觀 察變項間的因素負荷量為評估效度的指標，如測量指標之因素負荷量達到顯著水準

（p<0.05，t 的絕對值大於 1.96），即代表測量指標有良好的效度，本研究各構面測量 指標之因素負荷量均達顯著，其值在 0.630~0.932 之間符合應介於 0.5~0.95 之間的標 準，說明本研究各測量指標均能有效反映各潛在變項之特質，加以非標準化參數估計 值中誤差變異數並無出現負值，表示模式內在品質良好，具有良好的收斂效度。

（三）潛在變項的組合信度

利用各潛在變項之各測量指標因素負荷量數值，可計算出該潛在變項之組合信度

（composite reliability）可用以檢定潛在變項的信度指標，是模式內在品質的判別準則 之一，組合信度數值在 0.6 以上，則代表模式的內在品質理想（吳明隆，2010）。本研 究之測量模式中各構面之組合信度值介於 0.818-0.963 之間，均大於建議標準 0.6，代

表模式內在品質良好，具有良好的組合信度。

（四）潛在變項的平均變異量抽取值

平均變異數抽取量（average variance extracte －pv）是潛在變項可以解釋其指標變 項變異量的比值，為聚斂效度的指標之一，平均變異數抽取量數值愈大，指標變項被 潛在變項構念解釋的變異量百分比就愈大，一般判別標準應大於 0.5（吳明隆，

2010）。本研究之平均變異量抽取值介於 0.533-0.839 之間（見表 4-6），代表測量指 標均能有效反應其共同因素構念的潛在特質，模式內在品質良好。

表4-6 測量模式分析（續）

Larcker，1981）。依據表 4-7 所示，各項數據皆在上述標準之內，顯著本研究具有良 好的區別效度。

示模型具有理想的契合度（邱浩政，2006）。而 GFI、AGFI、CFI 與 NFI 值應介於 0 至 1 之間，愈接近 1 表示模式適配度愈佳，如果 AGFI 與 GFI 值在 0.80-0.89 之間，則 代 表 模 式 已 有 合 理 適配 。 （ Doll, Xia & Torkzadeh ， 1994 ； 蘇 嘉 玲 ， 2010 ） 。 另 RMSEA 之評估標準，RMSEA 值小於 0.05 為極佳適配，介於 0.05~0.08 之間為良好適 配，介於 0.08~0.1 則為中度適配，但若 RMSEA 值大於 0.10 則為不良適配（Steiger，

1990）。如表 4-8 所示，卡方值自由度之比值為 4.193，AGFI 為 0.758，GFI 為 0.795，

CFI 為 0.874，NFI 為 0.841，而 RMSEA 為 0.090。

為了提高模型的整體配適度，本研究進行多次試驗，刪除了 TTF5、ISE5 及 PEU4 等 3 題項，調整後之整體模型配適度如表 4-9 所示，卡方值自由度之比值降為 3.919，

AGFI 值為 0.805，GFI 值為 0.839，CFI 值為 0.896，NFI 值為 0.865，皆有所提升，其 中 AGFI 值及 GFI 值提升至合理標準內，而 RMSEA 值降至 0.086，顯示調整後之整體 模型各數位均在建議值內，更較未調整前有更好的適配情形，因此本研究模式有良好 的適配度，模型中各構面間之關係與實資料有相當的契合度。

表 4-8 調整前整體結構模式適配度分析

統計檢定量 適配標準 檢定結果數據 適配程度

χ²/df值 <5 4.193 可接受

AGFI值 >0.9 0.758 普通

GFI值 >0.9 0.795 普通

CFI值 >0.9 0.874 合理

NFI值 >0.9 0.841 合理

RMSEA值 <0.08 0.090 中度適配

表 4-9 調整後整體結構模式適配度分析

統計檢定量 適配標準 檢定結果數據 適配程度

χ²/df值 <5 3.919 可接受

AGFI值 >0.9 0.805 合理

GFI值 >0.9 0.839 合理

CFI值 >0.9 0.896 合理

NFI值 >0.9 0.865 合理

RMSEA值 <0.08 0.086 中度適配

四、多群組驗證性因素分析

本研究以 AMOS 進行多群組驗證性因素分析，以任職學校所在地區將樣本區分為 兩個群組：第一群組為城市，樣本數共 161 份（40.4%）；第二群組為鄉村，樣本數共 238 份（59.6%）。由表 4-10 與表 4-11 可知兩個群組之驗證性因素分析，兩群組各題 項之因素負荷量皆在 0.5~0.95 之標準範圍內，組合信度（建議大於 0.6）與平均變異數 抽取值（建議大於 0.5）均大於建議值，表示兩群組之各測量指標仍能有效反映其共同 因素構念的潛在特質，意即分群結構模式仍有良好的解釋力。而兩群組之題項信度，

均有部分題項有信度偏低之情形，依據 Bollen（1989）之研究建議，變項系數之決斷 值（C.R.）達到顯著水準，其信度值仍為可被接受（蘇嘉玲，2010），本研究中各測 量指標之決斷值均達顯著水準，因此其信度仍屬可被接受。依據表 4-12 分群結構模式 適配度之分析，卡方值/自由度比值為 2.832，AGFI 值 0.730，GFI 值 0.777，CFI 值 0.873，NFI 值 0.818，RMSEA 值為 0.068，整體而言，本研究所有數值階達建議值，

因此本研究模式有良好的適配度。

表 4-10 城市群組之測量模式分析

表 4-11 鄉村群組之測量模式分析

表 4-12 分群結構模式適配度分析

統計檢定量 適配標準 檢定結果數據 適配程度

χ²/df值 <5 2.832 良好

AGFI值 >0.9 0.730 普通

GFI值 >0.9 0.777 普通

CFI值 >0.9 0.873 合理

NFI值 >0.9 0.818 合理

RMSEA值 <0.08 0.068 良好適配