台北地區偏遠學區之常態分班、苗栗地區都會區與偏遠學區之非 A 組班三

4.4.7 台北地區偏遠學區之常態分班、苗栗地區都會區與

圖4.22 共同模式圖中第三群：苗栗地區偏遠學區之非 A 組班行為意圖模式 從台北地區偏遠學區之常態分班行為意圖模式圖中，態度－行為意圖參數值為 0.36、主觀－行為意圖參數值為 0.41 及知覺－行為意圖參數值為 0.24；苗栗地區都會 區之非 A 組班行為意圖模式圖中，態度－行為意圖參數值為 0.33、主觀－行為意圖 參數值為0.30 及知覺－行為意圖參數值為 0.34；苗栗地區偏遠學區之非 A 組班行為 意圖模式圖中，態度－行為意圖參數值為 0.23、主觀－行為意圖參數值為 0.23 及知 覺－行為意圖參數值為0.50；比較此三群組參數值，顯示三群組之測量模式並不相等。

而在總體適配度（global goodness of fit）之 Minimum Fit Function Chi-Square 為 27.93 (p = 0.0)，呈現顯著，拒絕虛無假設，即總體適配度不理想，無法以共同模式來 解釋台北地區偏遠學區之常態分班行為意圖模式、苗栗地區都會區之非 A 組班行為 意圖模式、苗栗地區偏遠學區之非 A 組班行為意圖模式，因此該分別呈現各別之行 為意圖模式。相同地，由Normal Theory Weighted Least Squares Chi-Square = 25.39 (p = 0.0)亦呈現顯著，拒絕虛無假設，即總體適配度也不理想，無法以共同模式來解釋台 北地區偏遠學區之常態分班行為意圖模式、苗栗地區都會區之非 A 組班行為意圖模 式、苗栗地區偏遠學區之非 A 組班行為意圖模式，因此該分別呈現各別的行為意圖 模式。

另外根據 Cheung 和 Rensvold(2002)[]所發表的建議， CFI△ 之絕對值若大於 0.02， GFI△ 之絕對值若大於0.01，則測量不變性無法成立。台北地區偏遠學區之常 態分班行為意圖模式、苗栗地區都會區之非 A 組班行為意圖模式、苗栗地區偏遠學 區之非A 組班行為意圖模式的測量不變性研究結果如表 4.32 所示。

主觀規範 態度

知覺行為控制

行為意圖 主觀規範

態度

知覺行為控制

行為意圖 主觀規範

態度

知覺行為控制

行為意圖 行為意圖 0.71 0.23

0.81

0.79 0.23

0.50

0.16 0.71 0.23

0.81

0.79 0.23

0.50

0.16

由表顯示台北地區偏遠學區之常態分班行為意圖模式、苗栗地區偏遠學區之非A 組班行為意圖模式的△CFI絕對值為0.02，等於 0.02 之標準， GFI△ 之絕對值為0.07，

大於 0.01 之標準；而台北地區偏遠學區之常態分班行為意圖模式、苗栗地區都會區 之非A 組班行為意圖模式的 CFI△ 絕對值為 0.01，小於 0.02 之標準， GFI△ 之絕對 值為0.05，大於 0.01 之標準；苗栗地區都會區之非 A 組班行為意圖模式、苗栗地區 偏遠學區之非A 組班行為意圖模式的 CFI△ 絕對值為0.01，小於 0.02 之標準， GFI△ 之絕對值為0.11，大於 0.01 之標準。

因此三群組測量不變性無法成立，即台台北地區偏遠學區之常態分班行為意圖模 式、苗栗地區都會區之非A 組班行為意圖模式、苗栗地區偏遠學區之非 A 組班行為 意圖模式應該分別呈現各別的行為意圖模式，即接受本研究假設十五之對立假設 H₁：三組學生間其理論模式圖有顯著的差異。

表4.32 測量不變性假設檢定整理表

模式 χ² △χ² CFI△ GFI△ 台北地區偏遠

學區之常態分班 4116.39 -96.59

p＜0.05 -0.02 0.07 苗栗地區都會區

之非A 組班 4868.42 752.03

p＜0.05 -0.01 -0.05 苗栗地區偏遠

學區之非A 組班 4026.43 -841.99

p＜0.05 -0.01 0.11

◎資料來源：本研究整理

三群體應分別求取各別之行為意圖模式，其結果如下：

一、台北地區偏遠學區之常態分班結構模式之參數：態度－行為意圖參數值為 0.34、主觀－行為意圖參數值為 0.40 及知覺－行為意圖參數值為 0.25（4.3.2 章節，

圖4.2）。

二、苗栗地區都會區之非 A 組班結構模式之參數：態度－行為意圖參數值為 0.32、主觀－行為意圖參數值為 0.30 及知覺－行為意圖參數值為 0.34（4.3.4 章節，

圖4.4）。

三、苗栗地區偏遠學區之非 A 組班結構模式之參數：態度－行為意圖參數值為 0.22、主觀－行為意圖參數值為 0.22 及知覺－行為意圖參數值為 0.50（4.3.6 章節，

圖4.6）。

4.5 模式適配修正

在假設模式的調整上，MacCallum et al.[75]研究指出，若模式各變數的因果關係 未能與觀察資料有良好適配，必須進行修正指標，一般常見之修正指標如表4.33，其 一是依修正指標建議，增加新路徑或參數，其二是將變數間不顯著的因果關係或路徑 予以刪除[76]。其中可參考值有三：其一是 t 值，其定義為參數的估計值除以標準差。

不顯著的t 值(通常介於 2.58~-2.58 之間)代表參數與零並無顯著差異，應刪除該題項。

其二是修正指標 MI 值，MI 值主要在探測若將限制參數與固定參數修正成自由參數 (free)予以估計，模式的適配變化情形，即χ²可減少的量。其三是χ²值，可用來檢定 樣本和模式的共變矩陣之間接近的程度[77]。

表4.33 修正指標整理表

修正指標 學者建議 判斷標準 路徑移除 Tan(2001)

Pedhazur (1982)

視路徑係數的統計顯著性，將不顯著路徑移除。

回溯式刪減法，將假設性結構方程式模式之中未達 顯著水準的路徑係數與以刪減。

加入新路徑 Tan(2001) 邱皓政(2006)

依修正指標建議，加入新路徑關係。

MI 值大於 5 時，表示該變項與存在具有統計意義 的關連性，建議加入模型中。

踢除部分變數 Segars(1997) S. & G.(1998) Tan(2001)

為維持單一構面性，可依修正指標及殘差矩陣等資 訊，踢除部分變數。

在測量模式中可踢除部分信度缺乏題項，及屬於複 雜變項之題項。

測量變項如果誤差變異過大或因素負荷未達顯著 水準，則可依精簡原則，將該變項刪除。

放寬測量變項 間誤差項相關

Tan(2001) 依修正指標之建議，放寬測量變項間誤差項之相 關。

◎ 資料取自：蔡青姿，2004

本研究在台北地區都會區之常態分班行為意圖模式分析、台北地區偏遠學區之常 態分班行為意圖模式分析、苗栗地區都會區之 A 組班行為意圖模式分析、苗栗地區 都會區之非A 組班行為意圖模式分析、苗栗地區偏遠學區之 A 組班行為意圖模式分 析及苗栗地區偏遠學區之非A 組班行為意圖模式，此六組各別分析原始模式適配度，

分別有部分指標未達判斷標準建議值，見表4.9、表 4.10、表 4.15、表 4.18、表 4.21

的適配衡量。重點在於觀測樣本對理論值的差異，及觀測樣本數兩部分。因此本研究 以概度比率卡方考驗值（χ²）來說明，其判斷準則建議值為p>0.05，即未達顯著，公 式如下，

χ²=(N-1)×F (4.7)

N 為樣本數，F 為適配函數的最小值，對 SEM 而言，此數值是一種差性適配指 標，在某種自由度下獲得一個顯著的 χ² 值，代表樣本共變數矩陣與理論估計共變數 矩陣之間是低適配的。由公式中可知，χ² 值為(N-1)的比量，即(N-1)數值增大，相對 之χ²值也增大，由此可看出χ²值對樣本數相當敏感，易受樣本數影響。Jöreskog (2003) 建議以卡方值與自由度的比值χ²/df 作為衡量指標[73] [78] ，而本研究以此指標作為 衡量，則達建議水準。因此，在使用適配指標χ²值未達建議水準時，可進一步以χ²/df 作為衡量指標來輔助衡量。

另外胡特的臨界數CN 值（CN），其判斷準則建議值為 CN＞200，公式如下

CN= ⎟ ⎟

⎠

⎞

⎜ ⎜

⎝

⎛

F critical 2 χ

+1 (4.8)

CN 值本身即是所使用的樣本數的計算，以設定之數值來衡量模式的適配。其中 F 為適配函數的最小值，Criticalχ²為在某一選定 α 水準之下的 χ²分配決定值[73-74]

[78]。

綜合上述，本研究適配度衡量受到較多樣本數之影響，而造成部分指標未達建議 水準，可減少至適切的樣本數以提昇整體之適配度。Shumackrt 和 Lomax(1996)從研 究中發現，大部分的SEM 研究樣本數在 200-500 之間[74] ，本研究之各群組樣本數 雖在建議值中，但是各問卷本身觀測上仍有其變異，此變異將造成系統上的差異，故 χ²值及CN 值未能達建議水準。