第四章、 資料分析
第三節、 信度與效度分析
國
立 政 治 大 學
‧
Na tiona
l Ch engchi University
40
第三節、信度與效度分析
一、 信度分析(Cronbach's Alpha)
本研究主要是以李克特五點量表進行衡量，其中以「1」代表非常不同意，以
「5」代表非常同意，而實際團購行為則採取單選的方式作答。在進行資料驗證性 因素分析前將先以Cronbach α做為信度指標，此為目前各研究最常被用來衡量信度 係數。一般學者Cuieford (1965)認為α係數高於0.7就具有良好的信度水準，因此以 下將針對本研究中四個主構面進行信度分析，來證明潛在變項中所包含的觀察變 數皆具有一致性及穩定度。茲將本研究將各構面的Cronbach α係數整理如表八，並 在表格中亦附上各構面中每個問項的平均數與標準差。
表八、各構面的Cronbach α 係數 Cronbach alpha Risk Tolerance .951
Perceived Risk .943 Risk Awareness .917 Intention .880
本量表進行信度的考驗，本研究以內部一致性係數為各分量表進行考驗，所得 各分量表的 Cronbach α 值如表，風險忍受度(1-5 題)為 0.951、風險覺察(6-10 題) 為 0.943、風險意識(11-15 題)為 0.917、動機((16-18 題)為 0.88。各分量表的內部一 致性係數均達 0.8 以上，可說是具有良好的信度。
二、 效度分析
本研究將針對問卷內容進行內容效度與建構效度之檢測，藉由效度分析去檢 測研究問項是否有效地測量與探討之問題。效度為一般在做量化研究中最常見的 衡量尺度，其中在內容效度上主要是去衡量整體內容的適切性，意指去檢視量表 是否有涵蓋到不同層面。一般而言，只要量表內容有建構在理論的基礎或是實證 的探討，理論上皆會有合理的內容效度。
‧ 國
立 政 治 大 學
‧
Na tiona
l Ch engchi University
本次研究的量表，透過三次前測來進行問卷架構的修正與調整，故具有一定 的內容效度，以表九列出操作變相定義，表十列出構面問項之內容，表十一為各 構面來源。
表九、操作變項定義
構面 操作性定義 簡稱
風險忍受度(Risk Tolerance) 消費者對於手機中毒的風險忍受度 Tol
風險感知(Perceived Risk)
消費者對於智慧型手機中毒風險的主 觀認知。例如：知道智慧型手機有中毒 與被駭客入侵的風險
PR
風險覺察(Risk Awareness)
消費者在使用智慧型手機時真正感受 到手機有中毒與被駭客入侵的風險，有 危及個人隱私或人身安全。例如：真正 使用智慧型手機感受到照片外流風險
RA
動機(Intention) 消費者安裝防毒軟體風險的意願 Int
‧
1. 電腦病毒或駭客入侵智慧型手機，使用email或社交軟體(如Line, Facebook or Twitter etc.)帳號散發病毒給其他使用者，這個威脅對我而言的程度
2. 電腦病毒或駭客利用智慧型手機在網路上散播病毒，使其他科技裝置也中
‧
Line, Facebook or Twitter etc.)帳號散發病毒給其他使用者2. 電腦病毒或駭客很可能利用我的智慧型手機在網路上散播病毒，使其他科
風險忍受度(Tol) Bruner and Hensel(1992)；Rippetoe and Rogers (1987)；Milne et al.’s (2000) 風險感知(PR) Anderson(2010)；Ellen and Wiener 1991;
Ho 1998; Obermiller 1995 風險意識(RA) Beth , Amita , Peter (2014) 安裝動機(Int) Anderson,and Agarwal, (2010).
‧ 國
立 政 治 大 學
‧
Na tiona
l Ch engchi University
44
本研究中之「風險忍受度」、「風險覺察」、「風險意識」三個構面，皆使用 Likert 五點量表進行衡量。
在語意量表中，「1」分表是負面，「5」分表示正面陳述；在 Likert 量表中，
量測風險忍受度時，各衡量問項「1」分表示受測者認為題項敘述非常不嚴重，「5」
分表示非常嚴重；量測風險意識時，各衡量問項「1」分表示受測者非常不清楚此 風險，「5」分表示非常清楚；量測風險覺察時，各衡量問項「1」分表示受測者非 常不同意選項敘述，「5」分表示非常同意；量測安裝軟體意圖時，各衡量問項「1」
分表示受測者非常不同意選項敘述，「5」分表示非常同意。茲將本研究各構面之 平均數與標準差整理如表十二所示：
表十二、各構面統計資料 研究構面之敘述統計(N=351)
題數 平均值 標準差 眾數 最大值 最小值 中間值 風險忍受度(Risk
Tolerance)
5 6.09 1.1 7 7 1.2 6.4 風 險 覺 察
(Perceived Risk)
5 5.89 1.1 6 7 1 6 風 險 意 識 (Risk
Awareness)
5 5.61 1.0 6 7 1 5.8 動機(Intention) 3 7.98 1.8 10 10 1 8.2
‧
軟體(如Line, Facebook or Twitter etc.)帳號散發病毒給其 他使用者，這個威脅對我而言的程度‧
用我的email或社交軟體(如Line, Facebook or Twitter etc.) 帳號散發病毒給其他使用者 收斂效度（Convergent validity，也稱聚合效度）、區別效度（Discriminant validity）。聚合效度（Convergent validity）以平均變異抽取量〈Average Variance Extracted, AVE〉最具有代表性。根據學者建議，本研究透過潛在變項的平均變易抽取量 (Average Variance Extracted, AVE) (Bagozzi & Yi 1988)來檢測本研究之收斂效度。平 均變易抽取量是潛在變項對於其所對應的觀察變項的變異平均解釋力，因此若是
‧ 國
立 政 治 大 學
‧
Na tiona
l Ch engchi University
表十四、收斂效度分析結果
構面 AVE Tol PRisk RAwa Intention
Tol .910 .954
PRisk .814 .382 .902
RAwa .750 .369 .398 .866
Intention .677 .274 .287 .204 .823
利用 AVE 檢測區別效度(discriminant validity)(Fornell and Larcker 1981).結果如 表，顯示由各構面的平均構面抽取量(Average Variance Extracted, AVE)分別 0.910, 0.814, 0.750, 0.677，高於學者建議標準 0.5。(意即由構面的可解釋變異大於測量誤 差)(Bagozzi and Yi 1988)因此本研究在各構面之衡量仍具有一定程度的信度與收 斂效度。表十五為區別效度分析結果。
‧ 國
立 政 治 大 學
‧
Na tiona
l Ch engchi University
48
表十五、區別效度分析結果 Factor Analysis(因素負荷量)
RA Tol PR Intention
Tol1 0.093 0.843 0.056 0.090
Tol2 0.144 0.863 0.074 0.133
Tol3 0.210 0.852 0.060 0.168
Tol4 0.153 0.803 0.148 0.152
Tol5 0.223 0.830 -0.010 0.078 PerRisk1 0.113 0.02 0.856 0.054 PerRisk2 0.086 0.212 0.845 0.082 PerRisk3 0.092 -0.038 0.726 0.094 PerRisk4 0.065 0.096 0.863 0.068 PerRisk5 0.165 0.048 0.747 0.117 RiskAw1 0.851 0.175 0.119 0.136 RiskAw2 0.868 0.218 0.110 0.116 RiskAw3 0.896 0.134 0.144 0.153 RiskAw4 0.892 0.156 0.069 0.133 RiskAw5 0.825 0.170 0.164 0.130
INT1 0.217 0.131 0.150 0.908
INT2 0.181 0.211 0.119 0.913
INT3 0.156 0.194 0.127 0.906
因素負荷量最大值為 0.913，最小值為 0.726，根據(Comrey,1973)建議，0.45 至 0.54 為普通，0.55 至 0.62 為佳，0.63 至 0.70 為好，高於 0.71 為極好。在表中 顯示每一題項分別在各構面的因素負荷量都在 0.7 以上，表示能代表該構面的力量 越強。
‧ 國
立 政 治 大 學
‧
Na tiona
l Ch engchi University
表十六、各變項簡寫
變項 簡寫
Intion(動機) Int
Risk Tolerance(風險忍受程度) Tol Perceived Risk(感知風險) PR Risk Awareness(風險意識) RA 擁有智慧型手機的時間(年) Tennure
願意支付手機防毒軟體的價格 WoP
平均每天上網時間 OnlineT
平均每天使用智慧型手機上網時間 OnTonS
性別 Gender
年齡 Age
教育程度 Edu
可支配所得 Exp
各 構 面 的 皮 爾 森相 關 係 數 如 表 十 七 ，由 表 可 得 知 ， 風 險 忍受 程 度 (Risk Tolerance)和軟體安裝意圖(Intention)成顯著負相關，相關係數為-0.362，表示風險 忍受程度越高，軟體安裝的意圖越低；風險覺察(Perceived Risk)和意圖(Intention) 成顯著正相關，相關係數為 0.381，表示受測者越有風險覺察，越有意圖安裝防毒 軟體；風險意識(Risk Awareness)和意圖成顯著正相關，相關係數為 0.272，表示受 測者的風險意識越高，安裝智慧型手機防毒軟體的意圖越高。從使用手機的時間 長度來看，其與意圖(Intention)的相關係數為 0.126 成高度正相關，表示使用智慧 型手機時間越久的持有者，越有機會安裝手機防毒軟體。從願付價格和年齡也可 以看出，願付價格越高或年齡越大，安裝軟體的意圖越明顯，相關係數分別為 0.196 和 0.114。
‧ 國
立 政 治 大 學
‧
Na tiona
l Ch engchi University
50
表十七、各構面與自變數的皮爾森相關係數(Pearson correlation)
Inten Tolerance Risk Awareness Tennure WoP OnlineT OnTonS Gender Age Edu Exp
Inten 1
Tolerance -.362*** 1
Risk .381*** -.394*** 1
Awareness .272*** -.186*** .282*** 1
Tennure .126** -.012 .066* .130** 1
WoP .196*** -.131** .146*** .112** -.045 1
OnlineT .020 -.075* .046 .150*** .203*** -.072* 1
OnTonS -.054* .025 .044 .174*** .154*** -.073* .543*** 1
Gender -.007 .204*** -.089* .042 .115** -.017 -.017 -.102 1
Age .114** -.011 .016 -.082*
.081* -.017 -.195*** -.094* .067* 1
Edu .012 -.007 .067* -.070* .188*** .106* .091* -.035 .088* .206*** 1
Exp .023 .036 .012 .058* .178*** .013 -.006 .004 .121** .352*** .143*** 1
***. 在顯著水準為 0.01
**. 在顯著水準為 0.05
‧
Tol 代表變數為風險忍受度(Risk Tolerance) Risk 代表變數為風險感知(Perceived Risk) RA 代表變數為風險覺察(Risk Awareness) Tennure 代表變數為從擁有第一支手機到現