第四章 統計分析與假設檢定
第二節 信度與效度檢測
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KMO 值為 0.746 平方值為 0.584，表示其解釋力約有二分之一，且χ2值大適合 進行因素分析(表 4-5)。樂性因素結果分析如下，累積變異百分比在 0.74%左右，
表示提取的公因素對娛樂資訊性變數解釋力強。由表 4-6 顯示「特徵值」僅成分 1 大於 1。圖 4-1 陡坡圖也選擇第一項因素。
表 4-5 資訊性與娛樂性 KMO 與 Bartlett 檢定結果 Kaiser-Meyer-Olkin 取樣適切性量數 0.746
Bartlett 的球形檢定
近似卡方分配 1150.850
df 6
顯著性 0.000
表 4-6 資訊性與娛樂性構面之解說總變異量 成分 特徵值 變異數百分比(%) 累積百分比(%)
1 2.963 74.077 74.077 2 0.534 13.354 87.431 3 0.333 8.323 95.754 4 0.170 4.246 100.00
表 4-7 資訊性與娛樂性因素負荷量成份矩陣
題項編號 成分 1
ENT1 0.892
ENT2 0.878
INF2 0.862
INF1 0.809
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圖 4-1 資訊性與娛樂性陡坡圖
廣告認知之干擾性與可信性因素結果分析
KMO 值為 0.593(表 4-8)。干擾性與可信性因素結果分析如下，累積變異百 分比在 0.78%以上，表示提取的公因素對娛樂資訊性變數解釋力很強。「特徵值」
顯示成分 1 與成分 2 皆大於 1。由圖 4-2 陡坡圖判斷選擇前兩項因素。第一個主 成分貢獻率為 50.045%，前兩個主成分的變異量占所有主成分變異量的 78.641%，
顯示干擾性與可信性因素結果有效。轉軸後的成份矩陣萃取方法使用主成分分析 法，旋轉方法使用含 Kaiser 常態化的 Varimax 法。轉軸收斂於 3 個疊代。詳 細內容請見表 4-10。
表 4-8 干擾性與可信性 KMO 與 Bartlett 檢定結果 Kaiser-Meyer-Olkin 取樣適切性量數 0.593
Bartlett 的球形檢定
近似卡方分配 435.216
df 6
顯著性 0.000
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表 4-9 干擾性與可信性構面之解說總變異量 成分 特徵值 變異數百分比(%) 累積百分比(%)
1 2.002 50.045 50.045 2 1.144 28.596 78.641 3 0.512 12.797 91.437 4 0.343 8.563 100.000
表 4-10 干擾性與可信性轉軸後因素負荷量成份矩陣
題項編號 成分 1 成分 2
IRT2 0.912 0.071 IRT1 0.889 0.179 CRD2 0.095 0.860 CRD1 0.138 0.849
圖 4-2 干擾性與可信性陡坡圖
行動特性之定位性與即時性因素結果分析
KMO 值為 0.802。定位性與即時性之因素結果分析如下，由於 LC4 之萃取 值為 0.493%，其貢獻性小，前測部分已經刪除。此外，「特徵值」一欄顯示成分
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疊代。詳細內容請見表 4-11、4-12、4-13。表 4-11 定位性與即時性 KMO 與 Bartlett 檢定結果 Kaiser-Meyer-Olkin 取樣適切性量數 0.802
Bartlett 的球形檢定
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圖 4-3 定位性與即時性陡坡圖
廣告效果因素結果分析
KMO 值為 0.804，具有高度的可信性。廣告態度、品牌態度與購買意願之因 素結果分析如下，累積變異百分比在 0.7%以上，表示提取的公因素對娛樂資訊 性變數解釋力可靠。「特徵值」一欄顯示成分 1 為 7.929 貢獻性為 52.862%，成分 2 之特徵值為 2.342 貢獻性為 68.472%，成分 3 之特徵值為 1.432 貢獻性為 78.015%，
三者皆大於 1 且變異數累積之百分比都有一定水準。轉軸後的成份矩陣萃取方法 使用主成分分析法，旋轉方法使用含 Kaiser 常態化的 Varimax 法。轉軸收斂於 5 個疊代。詳細內容請見表 4-14、4-15、4-16。陡坡圖也可見圖 4-4。
表 4-14 廣告效果 KMO 與 Bartlett 檢定結果 Kaiser-Meyer-Olkin 取樣適切性量數 0.804
Bartlett 的球形檢定
近似卡方分配 5813.077
df 105
顯著性 0.000
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圖 4-4 廣告效果陡坡圖結果
二、測量模式信度、效度分析
在測量模型檢定中，將對每一構面的信度、收斂效度與區別效度(Hair et al., 1992)做檢測。收斂效度(Convergent Validity) 是用來評估衡量變項彼此間一致性 高低的程度。收斂效度越高，則顯示用來測量相同目標構面的測量變項相關性越 高。本研究使用Cronbach’s α 係數、組合信度(Composite Reliability，CR)，以及 平均萃取變異量(AVE)來對問卷進行檢測。CR 值主要是觀察測量指標內部的一 致性，Fornell & Larcker (1981)建議 CR 值須為 0.6 以上。如表 4-17 所示，除了 可信性(CRD)之Cronbach’s α 值為 0.656 屬於可接受以外，每一構面的 Cronbach’s α 皆高於 0.79。其中即時性、廣告態度、品牌態度之 Cronbach’s α 值更高於 0.9 以上，表示具有很高的信度。 CR 值部分皆高於 0.85，AVE 值皆大於 0.73。因 此，本研究構面皆有良好的信度。
標準化因素負荷量必須超過 0.7，CR 值必須大於 0.6，AVE 值必須大於 0.5(Fomell and Larcker, 1981)。由表 4-17 顯示本研究個構面皆符合準則要求。因 此，表示構面間具有良好的收斂效度。
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區別效度的標準是依據 Fomell and Larcker(1981)的建議，以 AVE 值進行測 量，AVE 值能確認衡量不同構面的鑑別度。若潛在變項的 AVE 值平方根大於潛 在構面之相關係數，則顯示該構面有良好的區別效度。由表 4-18 說明，對角線 上的每一個 AVE 值之平方根皆大於下方的值，代表符合區別效度的標準。
本研究各構面間信度、收斂效度與區別效度均符合標準，可繼續進行後續的 結構方程模式分析。
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表 4-18 正式調查構面之平均變異萃取量平方根與構面相關係數
構面 娛樂資訊性 干擾性 可信性 定位性 即時性 廣告態度 品牌態度 購買意願
娛樂資訊性 0.861
干擾性 0.386 0.907
可信性 0.669 0.275 0.862
定位性 0.466 0.262 0.474 0.898
即時性 0.714 0.239 0.697 0.456 0.914
廣告態度 0.736 0.337 0.797 0.469 0.704 0.853
品牌態度 0.659 0.279 0.671 0.547 0.586 0.631 0.894
購買意願 0.608 0.295 0.716 0.518 0.636 0.662 0.694 0.888