信度與效度分析

在計量領域中，測量與分析被視為是兩套獨立的程序，如果抽樣有 所偏頗或測量的過程中帶有大量的誤差，則在驗證過程中會產生統計上 的諸多問題，更可能導致錯誤的結論(邱政皓，2003)。因此在進行結構 模式分析前，必須先處理測量效度與信度的問題。因此本研究亦採用 Cronbach’s α 與驗證性因素分析，來評鑑量表的信度與效度。

一、信度分析

(一) Cronbach's α 值

信度主要在探討測量工具本身的準確程度，也就是測量工具是 否有區別能力、測量的結果是否穩定一致，以及穩定一致的程度如 何。其中在測量信度方面最常使用的α 係數於編製測驗或量表時，

常作為測量信度分數的數據之一，在社會科學的研究領域或其相關 期刊中，α 係數的使用率甚高。α 係數是內部一致性之函數，也是試 題間相互關連程度的函數(吳明隆，2008)，如果一個量表的 α 係數愈 高，代表量表愈穩定(stability) 。

根據 Henson(2001)的觀點，認為信度的標準與研究目的、測驗 分數的運用有關，如研究者目的在於編製預測問卷或測驗(predictor tests)或測量某構念的先導性研究，信度係數在.50 至.60 已足夠。但 若以基礎研究為目的時，信度係數最好在.80 以上。分析結果顯示員 工企業社會責任知覺量表整體Cronbach's α 值為 0.916；組織承諾量 表整體Cronbach's α 值為 0.926；離職傾向為 0.832。顯示量表具有相 當不錯的可信度。

表4-5 各量表之信度分析

在驗證性因素分析中，潛在構面的信度多以組合信度(composite reliability, CR)值為標準，其公式為 CR= (Σ 標準化負荷量)²/ {Σ(標準 化負荷量) ² + Σε j}，而 ε j 代表是第 j 項的標準誤。潛在構面的組合 信度值是指測量題目的內部一致性(類似 Cronbach's α)，信度越高表 示內部一致性越高。首先必須檢查所有個別觀察變項的信度必須大 於 0.20(Bentler & Wu, 1993; Jöreskog & Sörbom, 1989)，接下來就是 檢查組合信度，而 Fornell 與 Larcker(1981)建議 CR 值最好在 0.6 以 上。

1. 企業社會責任

首先個別題目的信度方面，各題之信度均大於 0.2，其餘各 題之個別項目信度值在 0.2401 至 0.7225 之間，如表 4-5 所示。

而各構面之組合信度分別為 0.7940、0.8470、0.7939、0.8511，

皆高於 Fornell 與 Larcker(1981)所建議的 0.6 以上，顯示此一量 表具有相當不錯的可信度。

表4-6 企業社會責任量表之組合信度(續)

2. 組織承諾

首先個別題目的信度方面，各題之信度均大於 0.2，其餘各 題之個別項目信度值在 0.2916 至 0.6889 之間，如表 4-6 所示。

而各構面之組合信度，其值分別為0.8706、0.7578，皆高於 Fornell 與 Larcker(1981)所建議的 0.6 以上，顯示此一量表具有相當不錯 的可信度。

3. 離職傾向

首先在個別題目信度方面，各題之信度均大於0.2，介於 0.4225 至 0.6889 間，如表 4-7 所示。由於離職傾向量表為單一 構面，其組合信度值為0.8363，亦高於 Fornell 與 Larcker(1981) 所建議的0.6 以上，顯示此一量表具有相當不錯的可信度。

變項受到某一潛在變項因素的影響，則稱為初階因素(first-order factors)，而這些潛在變項可能又受到某一個或某些共同因素之影 響。也就是說，在這些初階的因素背後有更高階的共同因素存在，

稱為高階因素(higher-order factors)(邱皓政，2003)。

因素效度乃是透過一組具有相同觀察變項，但不同假設模型之 間的競爭比較來進行，這些模型被稱之為競爭模型。然而對研究者 而言，發展不同的競爭模型，其目的在於選擇一個模式，但此模型 卻不一定是所有模型中最佳的，而是可以接受且能應用到其他觀察 資料裡(吳明隆，2008)。因此本研究根據文獻探討的結果，分別進行 一階與二階的驗證性因素分析，找出合適的理論構念模型。

除此之外，在此過程中，可以比較一階驗證性因素分析與二階 驗 證 性 因 素 分 析 適 配 度 的 高 低 以 外 ， 亦 可 以 目 標 係 數(Target coefficient)即 T 係數 = 一階模式 χ²與二階模式χ²的比值，當比值越 接近 1 時，表示二階驗證性因素分析可以充分地取代一階驗證性因 素分析，且讓模式表達更為精簡，並以測量變項取代觀察變項，達 到觀察變項個數縮減的目的。

1. 企業社會責任

本研究在企業社會責任構念共包含 18 題觀察變項，為達到 縮減變數的目標，進行一階與二階的驗證性因素分析。在本研究 所建構的 3 個模式中，以模式 2、3 的配適度較佳，各項指標與 判定指標較為接近且逐步收斂，其詳細數據如表 4-4。接著模式 2、3 進行目標係數的計算，T 係數為 0.9668，相當接近一，表 示二階模式可取代一階模式，得以進行資料縮減。其各階段因素 分析之數值變化，見圖 4-1、4-2、4-3。

表4-9 企業社會責任量表各構面模式間之模式配適度指標

圖4-2 企業社會責任之一階四因子驗證性因素（潛在變項存在相關）

圖4-3 企業社會責任之二階驗證性因素

2. 組織承諾

圖4-5 組織承諾之一階三因子驗證性因素（潛在變項存在相關）

3. 離職傾向

(二) 收斂效度

收斂效度主要在測試以一個變數發展出的多項問項，最後是否 會收斂於一個因素中。在驗證性因素分析中構面的收斂效度則是以 平均變項數抽取量(average variance extracted, AVE)為基準，其計算公 式為 AVE= (Σ 標準化負荷量)²/ {Σ 標準化負荷量² + Σεj}，而 εj 代表

& Sörbom, 1989)。接下來，就是檢查潛在變項的平均變異抽取量，

Bagozzi 與 Yi(1988)建議 AVE 值最好在 0.5 以上。而一個量表若具有 良好的信、效度，即表示其有較佳的內在結構配適度。

1. 企業社會責任

首先所有觀察變項之因素負荷量皆達到 0.45 以上，其值在 0.49 至 0.85 之間，而各構面的 AVE 值分別為 0.5717、0.5827、

0.4397、0.5366，除道德責任構面略低於所建議之 0.5，其他均達 標準。雖可接受但也表示此一模式仍有改進空間。

0.7940 0.5157 CSR02 努力降低營業成本 0.85 0.27

CSR03 嚴格控管員工的生產力 0.66 0.56 CSR04 經營團隊對於公司治理有完善

的長期策略 0.49 0.76

表4-12 企業社會責任量表之收斂效度(續)

0.8470 0.5827 CSR06 遵照法律規定去雇用員工與提

0.7939 0.4397 CSR10 被認定為是一家值得被信賴的

0.8511 0.5366 CSR15 彈性的公司政策，使員工可以兼

2. 組織承諾

首先在個別題目因素負荷量方面，各題之標準化負荷量大於 0.45，其值介於 0.54 至 0.83 之間，如表 4-13 所示。再者各構面 的 AVE 值分別為 0.5333、0.5180，均高於 Bagozzi 與 Yi(1988) 所建議的 0.5，說明所有潛在變項其所建構的觀察變項所貢獻的

0.8706 0.5333 OC2 我發現我個人的價值觀，與

0.7578 0.5180 OC8 我願意付出額外的努力以協

3. 離職傾向

0.8363 0.5628 TI2 我經常想要辭去這份工作 0.83 0.32 中，在自由度為1 且 P-Value=0.001 時，χ²值為10.827，P-Value=0.01 時，χ²值為 6.635， P-Value=0.05 時，χ²值為 3.841，P-Value=0.1 時，

χ²值為2.706。二則為計算兩成對構面的項關信賴區間。相關信賴區 間，在信賴水準 95 %時，計算方式為 r ± 1.96*0.05。若所有兩個因 素之相關信賴區間沒有包含 1 時，代表潛在變數具有區別效度 (Fornell & Larcker, 1981)。本研究採取 Anderson 與 Gerbing (1988)建 議，比較兩成對構面限制模式與比較模式之 χ²值。

分析結果顯示，在企業社會責任量表方面，所有限制模式的△χ² 皆在 19.63 以上，遠大於 10.827(p<0.001)。而組織承諾量表限制模式 之△χ²為3.8 亦大於 2.706(p<0.1)，顯示本研究之構面都具有一定的

***p<0.001

經驗證性因素分析後，確保測量模式的正確性後，即可進行下一步 的結構模式檢驗。