信度與效度

本 研 究 使 用 LISREL 8.8 進 行 測 量 模 型 的 分 析 ， 選 用 驗 證 性 因 素 分 析 (Confirmatory Factory Analysis，CFA) 來檢定理論模式下得到整體參數檢驗因素結 構是否合理。

依據驗證性因素分析(CFA)得到的測量模型的整體參數，我們發現原先的研究架構 無法達到可接受的模型適配度，在經過反覆的調整及計算，本研究發現修改後的研究 架構可以達到可接受的適配度，修改後之路徑關係如圖 4-1:

究問卷之總量表與各構面分量表的內部一致性程度。根據學者 Gay(1992)、Bryman 與 Cramer(1997)等人的觀點，量表的信度 Cronbach＇s α係數如果在 0.8 以上，表示量 表的信度甚佳。DeVellis(1991)則認為可被接受的最小信度是 Cronbach＇s α係數在 0.7 以上。

由表 4-3 可得知，總研究量表的 Cronbach＇s α係數為 0.910，具有相當高的信 度。而各構面的信度係數值 Cronbach＇s α係數最低為 AT 行為態度的 0.610 及 CPT 相容性的 0.693，其餘各構面的 Cronbach＇s α係數接高於 0.7，表示本研究問卷的 構面符合內部一致性的要求。

有用性認知 Perceived Usefulness

易用性認知 Perceived Ease of Use 

表 4-3 各研究變項之 Cronbach＇s α 係數 研究變數 Cronbach＇s α 問項題數

PU 有用性認知 0.828 5

PEU 易用性認知 0.832 4

CPT 相容性 0.693 3

TRY 可試用性 0.808 3

PPY 娛樂性認知 0.778 6

AT 行為態度 0.610 2

BI 行為意向 0.818 3

整體性度 0.910 26

相關矩陣與效度分析

效度係指能正確量測所要測量特性之程度，效度愈高，即結果愈能顯現所欲量測 對象的真正特徵，一般稱之為可靠性或有效性。潛在變項的平均變異萃取量(Average Variance Extracted，AVE)是計算潛在變項之各測量變數對該潛在變項的平均變異解 釋能力。若 AVE 愈高，則表示潛在變項有愈高收斂效度，Fornell & Larcker(1981)建 議其標準值須大於 0.5，表 4-4 中顯示，所有數值介於 0.7~0.85 之間。判別效度要求 AVE 的平方根大於交叉變數的相關係數，就達到要求(Fornell, C. & Larcker, D.，

1981)。由表 4-4 顯示，位於對角線上的 AVE 均大於 0.5，並且大於交叉變數的相關係 數（Inter-construct Correlations），符合判別效度的要求，進一步證明了本研究 的模型效度達到令人滿意的程度。

相關係數是用來描述兩變數間的線性關係，本節是利用 Pearson 積差相關係數求 出變數之間的相關性強度與方向，並檢驗各變數間是否存在線性重合的問題。由表 4-4 可得知，在 0.01 的顯著水準下，所有變相間均存在中、低度相關，其中相關係數最 低者為易用性認知與試用性，相關係數為 0.260，最高者為娛樂性認知與行為態度的 相關係數為 0.637。

表 4-4 相關矩陣與 AVE 效度分析 (Structural Equation Model，SEM)進行模式驗證及假說檢定。參數估計結果，樣本 適配度指標如表 4-5。 平均近似值誤差平方跟(Root Mean Square

Error of Approximation, RMSEA

< 0.08 0.064 符合 基準適配度指標(Normed Fit Index,NFI) >0.90 0.93 符合