問卷信度與效度

本研究在正式實驗結束後，首先將對依變項品牌態度，及五項內容分享驅動力

（自我增強、獨特展現、情緒調節、解決問題及尋求建議）構面的效度與信度檢測。

由於本次內容分享驅動力的問卷，主要為本研究自建的測量題項，因此在效度檢測 會先透過探索性因素分析（Exploratory Factor Analysis, EFA）方法，確認用此測量 工具衡量出來的資料是否為所要衡量的構面內容和數目，以確保內容效度，進一步 透過驗證性因素分析（Confirmatory Factor Analysis, CFA），檢驗五個分享驅動力在 所蒐集到的資料中，變數之間的關係是否忠實呈現所設定的理論模型，以確保收斂 效度（Covergent Validity）和區辨效度（Discriminant Validity）；信度檢驗則採用最 廣泛被使用的Cronbach’s alpha 係數進行分析，以受試者對問卷回答的一致性確認 所使用的測量工具之可信度（Cooper & Schindler, 2003）。

一、 效度檢驗

（一） Bartlett 球形檢定及 KMO 取樣適當性檢定

根據研究問卷，對於廣告態度、品牌態度、五個內容分享驅動力，共七個變數 進行因素分析。在執行因素分析前，本研究先進行Bartlett 球形檢定來檢查該變數 之各題項之間是否具有相關性，並利用KMO 取樣適當性檢定確定該變數之各題項 之間是否具有共同因素存在，才能決定是否適合進行因素分析。當變數之中各題項 皆通過Bartlett 球形檢定和 KMO 取樣適當性檢定，代表題項之間具有某種程度的 多元共線性，並且資料矩陣具有足夠的相關性，進行因素分析才具有意義（Hair, Black, Babin & Anderson, 2010）。當根據樣本求得之 Bartlett 球形檢定之 P 值愈接 近0，代表可以利用因素分析進行維度縮減；在 KMO 取樣適當性方面，當 KMO 值愈大時，表示題項之間的共同因素愈多，愈適合進行因素分析。且KMO 值愈高，

表示任兩題項之間的偏相關係數愈低，進行因素分析萃取共同因素的效果愈好。根 據 Kaiser（1974）建議，KMO<0.5 不能接受；0.5≦KMO<0.6 為不太合適；0.6≦

KMO<0.7 為普通；0.7≦KMO<0.8 為中等；0.8≦KMO<0.9 為值得讚許；0.9≦KMO 為非常合適。

（二） 探索性因素分析

本研究利用因素分析所產生的因素負荷量大小來判定內容效度的好壞，根據 Hair 等人（2010）的觀點，若因素負荷量之絕對值大於 0.5，則可以代表非常顯著。

並且本研究選擇主成份法進行因素萃取，並且利用最大變易法的轉軸準則，使因素 的意義變得比較清晰明顯。由於本次研究之內容分享驅動力為自行發展之量表，為 確保所萃取出的五個因素確實對應到此五個內容分享驅動力變數之對應題項，本 研究固定萃取因素數目為5 個因素，並且當累積解釋變異量達 40%即可。

（三） 驗證性因素分析

在完成探索性因素分析，本研究進一步透過驗證性因素分析來確定所發展之 五個內容分享驅動力量表之模型設定是否忠實呈現所蒐集到的資料中變數與變數 之間的關係，以檢驗收斂效度及區辨效度。透過SPSS AMOS 進行驗證性因素分析 檢驗在所蒐集到的資料中，變數間的關係是否忠實呈現所設定的理論模型，當資料 產生的共變異數矩陣和透過理論模型的共變異數矩陣相近，代表模型的適配程度 愈好。透過Anderson 和 Gerbing（1988）提出的「潛在變向配對相關信賴區間檢定 法」，利用各因素之間的標準化相關係數及相關係數估計的標準誤，將任兩個因素

（構念）之相關係數加減1.96 個標準誤，當此信賴區間並未包含 1，則表示兩構念 之間具有區辨效度；收斂效度判斷標準則根據Fornell 和 Larcker（1981）的建議，

須滿足（1）每個因素中的題項之因素負荷量的平方值須大於 0.5；（2）各題項之因 素負荷量需大於0.7；（3）各因素之組成信度（Construct Reliability, CR）須大於 0.7；

（4）各因素之平均變異萃取量（Average Variance Extracted, AVE）須大於 0.5。

二、 信度檢驗

本研究採用最常被研究者使用之Cronbach’s alpha 係數進行各變項之信度檢驗。

當Cronbach’s alpha 值越大時，代表各題項之間的相關性愈大，代表內部一致性信 度愈高。根據Nunnally（1978）的觀點，當 Cronbach’s alpha 值在 0.7 以上為高信 度值，代表該量表為可信的，故本研究以此為標準進行衡量。 loading），即在兩個因素構面下因素負荷量之絕對值皆大於0.5，將無法清楚歸屬。

經題項刪除後再進行第二次因素分析，在強迫萃取五個因素並利用最大變異法進

因素 題項 因素負荷量 特徵值 解釋變異量 和Larcker（1981）的建議標準，各變項之題項的因素負荷量皆大於 0.7，並且題項 之因素負荷量的平方值（SMC）亦大於 0.5，各變項之組成信度（CR）也達到標準 值0.6。然而，在平均變異萃取量（AVE）的檢驗，尋求建議分享驅動力變項之 AVE 未達標準值0.5，顯示該變項之收斂效度較為不足。

在區辨效度的檢驗，根據表4-4-3 之分析結果顯示，自我增強和獨特展現兩個 變數在潛在變向配對相關信賴區間包含1，顯示兩變項之間的區辨效度較低。根據 Lovett 等人（2013）和 Berger（2014）對自我增強和獨特展現的說明，消費者會透 過購買和談論具高度差異化的品牌展現其在群體中的獨特性，並在他人心中獲得 獨特性的評價，此某種層面亦屬於強化在他人心中（正面的）自我形象，故與自我

增強的衡量內容可能產生重疊，導致兩變項之間的區辨效度偏低。為避免變數之間

（三） 本研究之變項信度檢驗

根據表 4-4-4 之信度檢驗結果顯示，本研究使用之各變項測量問卷，在 Cronbach’s alpha 信度值皆達 Nunnally（1978）所建議之 0.7 標準值，顯示本次研究 所使用的問卷為可信的。

表4-4-4 各變數之信度檢驗結果

變項名稱 題項

Cronbach’s alpha

廣告態度 3 0.924

品牌態度 4 0.910

內容分享驅動力 題項

Cronbach’s alpha

自我增強 3 0.920

獨特展現 3 0.932

情緒調節 3 0.934

解決問題 2 0.913

尋求建議 4 0.874