第五章 實證結果與分析
第四節 參與更新意願影響之關係模式
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第四節 參與更新意願影響之關係模式
本研究研究目的在於建立都市更新參與意願之關係模式，以都市更新認知、
社會網絡與值得信賴感為本研究重要變數，與社會資本及信任理論結合，成為三 種信任型態形成重要因素，加入對都市更新參與角色之信任程度與最終參與更新 意願共五大潛在變數，本節將利用 LISREL 8.72 套裝軟體進行結構方程模式分析，
進一步探究各變數間因果關係。
一、結構模式界定
透過居民問卷之設計，本研究利用線性結構模式驗證更新認知、社會網絡、
值得信賴、信任程度與參與更新意願之間關係。五大潛在變數中，社會網絡為外 因潛在變項，參與更新意願為內因潛在變項，政策認知、值得信賴感、信任程度 三者兼有內生與中介潛在變數之特質，本研究後續將透過結構方程模式之分析，
檢定各變數間交互影響關係，進一步探討各變數相互影響之效果與程度。
二、模式適配度評鑑
研究假設之模式關係與實際資料是否契合，需同時考續到下列三方面：基本 適配度指標、整體模式適配度指標及模式內在結構適配度指標（Bogozza and Yi，
1988）。整體模式適配度檢核為模式外在品質之考驗；模式內在結構適配度乃代 表各測量模式之信效度，為模式內在品質之檢核。本研究尌此三部分驗證分別說 明如下。
（一）基本適配度指標
模式基本適配指標驗證方面，為檢驗模式是否違反估計，模式結果需符合下 列指標：1.估計參數之誤差變異量不得為負值，且達顯著水準；2.潛在變項與測 量指標間之因素負荷量最好介於 0.5 至 0.95 之間；標準誤數值不得過大。下表為 本研究模式基本配適度指標評鑑，各評鑑項目均達檢核標準，表估計結果基本適 配指標良好，無敘列誤差，沒有違反模式辨認規則。
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表 5-11 模式基本配適度指標評鑑表
評鑑項目 檢定結果數據 模式適配判斷
誤差變異量皆為正值 均為正數 是
所有誤差變異皆達顯著水準（t 值>1.96） 均達顯著 是 因素負荷量介於 0.5 至 0.95 間 0.73-0.95 是
無過大標準誤 是
（二）整體模式配適度指標
整體模式適配度評估分為三類：絕對適配度、增值適配度及簡約適配度，如 下表 5-12；同時考量以上三種指標，對模式的可接受性或拒絕較能產生共識結果
（Hair，1998）。
在整體模式適配度評鑑方面，本研究結構方程模式之增值適配指標，與簡約 適配指標檢定標準的統計量皆通過檢定，而在絕對配適度檢定統計量方面，本研 究結構方程模式之卡方值 χ2=677.15（df=312），p 值為 0.00，小於 0.05 的參考 值，然而卡方值χ2對於受試樣本的大小非常敏感，樣本數越大越容易達到顯著，
特別式樣本數為中大型樣本時，得到模式不適合的結果會也相當高（陳順孙，
1990），故使用實際數據資料評鑑理論模式時，χ2統計通常實質助益不大（Rigdon，
1995）。在適配度指標方面不能單以 χ2 來判定模式適配情形，應以卡方值與自 由度之比值（χ2/df）來協助檢定模式配適程度，比值越小表示模式配適度越佳，
一般而言卡方自由度比值在 2～3 時，表示假設模式的適配度較佳，本模型之卡 方自由度比值為 2.17，為合理接受範圍
本模式 RMR 值為 0.063 亦落於參考範圍 0.05 外；RMR 值等於適配殘差（fitted residual）變異數共變數的平均值平方根，由於 RMR 是一個平均殘差的共變數，
指標值很容易受到變項量尺單位的影響，常呈現數據大小不一的情形，因此沒有 一個絕對的門檻來決定其數值多少為可接受的標準值。
與其他指標值相較之下，RMSEA 值較為穩定，其數值的改變較不受樣本數 多寡的影響，因而在模式契合度評鑑時，RMSEA 值均比其他指標值為佳（Marsh and Balla，1994），一般而言，當 RMSEA 值在 0.05 至 0.08 之間表示模式良好，
即有合理適配（Browne and Cudeck，1993），本模型 RMSEA 值為 0.075，表示
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獨立模式值 809.15<13462.75
（三）模式內在結構適配度指標
模式內再結構適配的評鑑包括測量模式與結構模式之評鑑。前者關注測量變 項是否足夠反映其相對應潛在變項，目標在於瞭解潛在建構的效度與信度，為此 部份欲說明之重點，結構模式則是評鑑理論建構階段所界定的因果關係是否成立，
該部份將在後續段落說明。在模型內在結構適配度準則方面，見表 5-13，並採取 以下標準判斷（Bagozzi and Yi，1988）：
1.個別觀察變項項目信度（individual item reliability）R
2值在 0.5 以上。觀察變項之 R2值反映出潛在變項之信度值，為標準化係數的平方，應大於
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表示模式內在品質理想（Hair，1997）；其計算公式為：
組合信度＝ 標準化參數值
標準化參數值 測量誤差量
本模型五個潛在變項之組合信度分別為 0.951、0.908、0.928、0.943、0.920，
均大於 0.7，表示模式內在品質佳。
3.潛在變項之平均變異數抽取量在 0.5 以上。
平均變異數抽取量可以直接顯示出，被潛在構念所解釋的變異量有多少的變 異量是來自測量誤差，若此值越大，指標變項被潛在變項構念解釋的變異量百分 比越大，相對的測量誤差尌越小。一般判別標準是平均變異數抽取量大於 0.50，
表示指標變項可有效反應其潛在變項，且具有良好信度及收斂效度，及良好的操 作化測量定義；其計算公式為：
平均變異數抽取量＝ （ 標準化參數值 ）
（ 標準化參數值 ） 測量誤差量
當觀察變項能確實有效反應其代表的潛在變項時，潛在變項應該有較高的變 異抽取量，本模型五個潛在變項的平均變異抽取量分別為 0.682、0.665、0.723、
0.768、0.793，皆高於 0.5 的判別標準，表示各潛在變項信度及收斂效度皆有不 錯表現，模式內在品質良好。
4.所有參數統計量估計值均達顯著水準，t 值絕對值應大於 1.96
模式中所估計的參數是否達到顯著水準，可以直接查看輸出報表中的 t 值，
若 t 值大於 1.96，表示達到 0.05 的顯著水準，此時表示模式的內在品質良好。實 證結果顯示本研究各參數統計量估計值皆達顯著水準，此部份請參考附錄 SEM 結果之 t 檢定值報表。
表 5-13 模式內在結構配適度指標評鑑表 測量模式 觀察變數 標準化參數
估計值 項目信度 R2
建構信度
平均萃取 變異量 更新認知 know1-5 0.73~0.88 0.53~0.78 0.95 0.68 社區網絡 net1-5 0.77~0.86 0.59~0.75 0.91 0.67 值得信賴 tw1-5 0.77~0.95 0.57~0.91 0.93 0.72‧ 國
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（四）結構方程模式效度
用來判定結構方程模式效度的方式是平均變異萃取量開根號後的值，應大於 模式中各構面的相關係數，整理如下表 5-14。本研究結構模式各構面平均變異萃 取量開根號後的值，向下向左皆大於各構面的相關係數，表示各構面間具有良好 之區別效度。
表 5-14 結構方程模式效度評鑑表
更新意願 信任程度 更新認知 值得信賴 社會網絡 更新意願 0.89*
信任程度 0.71 0.88*
更新認知 0.28 0.39 0.83*
值得信賴 0.58 0.82 0.35 0.85*
社會網絡 0.12 0.17 0.16 0.05 0.82*
*為各構面平均萃取變異量開根號之值，其餘為各構面間相關係數。
四、模式結果分析
（一）結構模式結果及假設驗證
本研究模型內在結構及外在結構之適配度均達理想參考值，配適度良好，由 此可確認本模型之可信度，以下進一步探討模式驗證結果。本研究模型以最大概 似法（Maximum Likelihood，ML）進行路徑參數估計，觀察各潛在變項間影響 關係，並以 t 值檢定實證結果與研究假設。各潛在變項間路徑參數估計值與檢定 結果如表 5-15 所示，以 α＝0.05 為顯著水準。
表 5-15 結構方程式標準化估計與路徑檢定
路徑關係 假設關係 標準化參數
t 值
假設驗證 H1 更新認知 → 信任程度 ＋ 0.10 2.07** 成立 H2 更新認知 → 值得信賴感 ＋ 0.35 4.71*** 成立 H3 值得信賴感 → 信任程度 ＋ 0.78 11.48*** 成立 H4 社會網絡 → 信任程度 ＋ 0.11 2.46** 成立 H5 社會網絡 → 更新認知 ＋ 0.16 2.13** 成立 H6 信任程度 → 更新意願 ＋ 0.71 10.71*** 成立 註：***表｜t 值｜≧2.575，p≦0.01；**表｜t 值｜≧1.96，p≦0.05。‧
net1 net2 net3 net4
tw3 tw4 tw5 tw2
0.84 0.86 0.77 0.78 0.82
0.82 0.75 0.77 0.95 0.93 0.75
總效果（total effect）則為直接效果加上間接效果，各變數間交互影響關係如下