信度與效度分析

本研究以 Cronbach’s α 係數來衡量各構面的內部一致性。Roberts and Wortzel (1979)認為 Cronbach’s α 值若介於 0.7 至 0.98 之間，顯示問項具有高信度。；吳統雄 (1985)統整兩百篇有關於態度與行為研究的信度後，提出信度之建議標準，如表 4-6 所示。Nunnally and Bernsten (1994)也認為 Cronbach’s α 值在 0.7 以上為高信度值，若 低於 0.35 則應該拒絕不予使用。因此，本研究以 Cronbach’s α＞0.7 與分項對總項相 關係數(item-to-total correlations)＞0.35 作為衡量信度的標準。

Hair 等人(2009)認為效度是指衡量的工具是否能真正衡量到研究者想要衡量的 問題。而效度又可分為內容效度(content validity)、效標效度(criterion validity)與建構 效度(construct validity)。由於本研究問項的發展是依據相關文獻之理論與量表為基礎 所發展而成的。因此，本研究問項內容可以適切的衡量本研究之目的。故本研究已具 有一定程度的內容效度。

表 4- 6信度之建議標準

Cronbach’s α ≦ 0.3 不可信的 0.3 ＜ Cronbach’s α ≦ 0.4 勉強可信 0.4 ＜ Cronbach’s α ≦ 0.5 可信

0.5 ＜ Cronbach’s α ≦ 0.7 可信 (最常見) 0.7 ＜ Cronbach’s α ≦ 0.9 很可信 (次常見) 0.9 ＜ Cronbach’s α ≦ 0.9 十分可信

資料來源：吳統雄 (1985)

一、 項目分析

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其次，本研究篩選信度的標準為項目總相關(Item-total Correlation)大於 0.35 以及 刪除該題項後對整體的 Cronbach’s α 值的提昇有明顯幫助者(邱皓政，2011)。經由項 目分析結果發現，在網站品質部份，分項對總項之相關係數皆大於 0.578；在確認程 Cronbach’s α值

網站品質

SYSQ3 0.711 0.936

Bartlett 的球形檢定(Bartlett test of sphericity)主要是用來檢定變數間 的相關係數是否顯著，若核定結果之 P 值小於 0.05，即代表顯著。取樣適 切性量數(KMO，Kaiser-Meyer-Olkin measure of sampling adequacy)，其值 介於 0 至 1 之間。若 KMO 值等於 1 表示每一變數均可以被其他變數完全 預測，若 KMO≧0.9，表示資料非常適合做因素分析；若 0.9＞KMO≧0.8，

表示很適合；若 0.8＞KMO≧0.7，表示還不錯；若 0.6＞KMO≧0.5，表示 不太適合；若 KMO＜0.5，則表示資料不適合做因素分析。

依據上述規則，本研究將各構面 KMO 與 Bartlett 分析結果整理如表 4-9 所示，在 Bartlett 的球形檢定部份，各變項之相關係數檢定結果 P 值均 小於 0.05，顯示各變項間的相關係數呈現顯著相關，而各變數之 KMO 值 均大於 0.809，顯示本研究所回收之樣本資料很適合進行因素分析。

表 4- 9KMO 與 Bartlett 球形檢定結果

項目名稱

KMO

(aiser-Meyer-Olkin) 取樣適切性量數

Bartlett 的球形檢定

近似卡方分配 自由度 顯著性 網站品質

系統品質 0.833 574.690 10 0.000***

資訊品質 0.809 679.137 10 0.000***

服務品質 0.860 770.412 10 0.000***

確認程度 0.915 1349.369 15 0.000***

滿意度 0.885 1145.370 10 0.000***

持續使用意願 0.866 972.971 10 0.000***

註：***表示 P＜0.001 時，相關性極顯著

（二） 各構面之因素分析

因素分析的主要目的在於簡化資料，也就是將為數眾多的變數濃縮成 少數幾個有意義的因素 (周文賢，2002)。同時，在選取合適的因素個數 時，必須有些原則須遵守，其檢視方法說明如下(吳萬益，2011)：

1. 因素之特徵值(eigenvalue)須大於 1。

2. 最大變異數轉軸法(varimax)旋轉後，取因素負荷量絕對值大於 0.7 者。

3. 最大因素負荷量與次大因素負荷量之差大於 0.3。

4. 共同性(communality)須大於 0.5。

5. 分項對總項(item to total)相關係數大於 0.5，且顯著。

本研究使用因素分析來進行建構效度的檢定(Gefen et al., 2000)。由於 本研究中所包含的測量問項多達 31 題，相對於樣本數量只有 281 個。如 果以完整資訊估計的方式(full model)來進行因素分析檢定，所需要的樣本 必須達 481 個左右(31*31/2)，或是分析題項的十倍(Hair, et al. 1998)。因此，

本 研 究 根 據 Sethiand Carraher(1993) 的 建 議 採 用 有 限 資 訊 (Limited Information)的分析方式，將本研究依據研究假說模式加以切割為四個較小

性。 僅有一個因素，其累積解釋變異量分別為 76.01%、79.15%及 74.78%，而 各問項的因素負荷量皆大於 0.827，顯示本研究具有相當良好之建構效

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表 4- 11 各構面之信效度值

構

面 ^{問 項}

分項對總項

相關係數 Cronbach’s α值 整體 Cronbach’sα值

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