第三章 研究方法
第五節 問卷前測
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表 3-1 SEM 模型適配度指標整理表
指標名稱 數值範圍 判斷值 適用情形
卡方檢驗
χ2/DF - 1-5 不受模式複雜度影響
適配度指標
GFI 0-1 >0.8 說明模型解釋力
替代性指標
CFI 0-1 >0.8 說明模型較虛無模型的改
善程度
RMSEA - <0.08 良 不受模型複雜度影響 殘差分析
RMR - 越小越好，建議
小於 0.05
瞭解殘差特性
（本研究自行整理）
伍 徑路分析
本研究將採徑路分析（Path analysis）作為檢驗假說路徑之因果關係。
第五節 問卷前測
本研究施測流程如圖 3-3，其中施測流程中包含兩階段前測。
圖 3-3 施測流程圖
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從圖 3-3 可知，待問卷設計完成後，第一階段前測是「各問項的語意檢測」， 施測時間為 2014 年 12 月 29 日，共回收 18 份樣本，首先請受試者以網路問卷形 式作答，爾後分別與受試者進行深入訪談，對於各項問項逐一請受試者提供回饋。
再針對受試者的回饋，進行問卷修改，並於 2014 年 12 月 30 日進行第二階段的
「信、效度施測」，透過立意抽樣（purposive sampling)方式，找尋三個月內有使 用 Facebook App 經驗者填答，總共回收 52 份問卷，扣除無效問卷 2 份，共回收 50 份有效樣本進行前測分析，回收率 96％。
壹 第一階段前測：語意前測
第一階段前測總計收集 18 份樣本，其中男性樣本 4 份，女性樣本 14 份。第 一階段前測流程乃先請受試者填寫網路問卷，爾後透過與受試者訪談方式，逐一 對各問卷題項進行回饋，包含語意不清和各項建議。本研究針對此前測結果為依 據修改問卷，以調整出最佳的問卷。受試者共提供以下幾點回饋：
一、 篩選題之 Facebook App 使用頻率選項模糊
第二題篩選題：「請問『最近三個月』，您是否曾經使用任何手持式行動裝置
（如：智慧型手機、平板電腦）登入 Facebook 的 App？」，並以「幾乎每天」、「經 常使用」、「偶爾使用」、「很少使用」、「從來不使用」進行回答。然而，受試者認 為很難界定什麼樣的使用頻率為「經常使用」以及「偶爾使用」，建議能以更明 確的方式，諸如使用時間，以利於填答者了解本題。
二、 問項語意須更流暢
在相容性第一題：「使用 Facebook 的 App 與使用電腦操作邏輯相同，這讓 我很直覺得使用 Facebook 的 App。」與其第二題：「相較於使用電腦登入 Facebook，
使用 Facebook 的 App 對我來說並沒有太大差異。」受試者反應在閱讀上有些拗
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口，希望問項內容可以更加流暢。
三、 語意不清
在自我效能第二題：「對我而言，Facebook 的 APP 廣告可以立即被連結。」
有受試者無法理解何謂立即被連結。
本研究依據受試者的回饋，對於問卷做出了以下修改。
一、強化篩選題，並以「每天平均使用時數」衡量 Facebook App 使用頻率 首先將原先第二題篩選題：「請問『最近三個月』，您是否曾經使用任何手持 式行動裝置（如：智慧型手機、平板電腦）登入 Facebook 的 App？」更改為：「請 問『最近三個月』，您是否曾經使用任何手持式行動裝置（如：智慧型手機、平 板電腦）登入 Facebook 的 App？」，以「是」、「否」做為回答選項。在受試者填 答「是」之後，即完成本研究對象須滿三個月使用 Facebook App 之篩選，再追 加詢問「請問您『每天』平均使用 Facebook App 的時間？」並以「未滿 1 小時」、
「1 小時~未滿 3 小時」、「3 小時~未滿 5 小時」、「5 小時~未滿 7 小時」、「7 小時
~未滿 9 小時」、「9 小時以上」為選項。
二、潤飾問項內容
經過語意潤飾，相容性第一題：「使用 Facebook 的 App 與使用電腦操作邏 輯相同，這讓我很直覺得使用 Facebook 的 App。」更改為「對我來說，在電腦 上使用 Facebook 和使用 Facebook App，兩者操作邏輯相同。」相容性第二題原 為：「相較於使用電腦登入 Facebook，使用 Facebook 的 App 對我來說並沒有太 大差異。」潤飾為：「對我來說，在電腦上使用 Facebook 的經驗和使用 Facebook App 的經驗相似。」這兩題在經過潤飾之後，受試者反應比原先問項的概念更易
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理解。
三、語意再釐清
在自我效能第二題：「對我而言，Facebook 的 APP 廣告可以立即被連結。」
加註說明「意即：當你對某則 Facebook 的 APP 廣告有興趣時，都可以立即快速 的連上相關頁面」以利於受試者了解本題的涵義。
貳 第二階段前測：信、效度檢測
一、 人口變項
第二階段前測總共回收 52 份問卷，扣除無效問卷 2 份，有效問卷共計 50 份，其中男性樣本有 35 個，佔 70％；女性樣本有 15 個，佔 30％，其「年齡」
多分布在 26-30 歲，佔 30％，其次為 21-25 歲，佔 26％；在「教育程度」上，
多為研究所（含）以上為主，共 25 人，佔 50％；其次為大專院校，共 24 人，
佔 48％；「職業」以電腦資訊業最多，共 13 人，佔 26％，其次為軍公教 9 人，
佔 18％；「居住地」以台中市居多，共 17 人，佔 34％，其次為新北市 11 人，佔 22％，和台北市 10 人，佔 20％，但就台灣北中南東四大區域來看，仍多集中於 北部地區（新北市、台北市、桃園、新竹縣市、基隆）總計 26 人，佔 52％，其 次為中部地區（台中、苗栗、雲林、彰化、南投）34％、南部地區（嘉義、台南、
高雄、屏東）12％、東部地區（宜蘭、花蓮、台東）2％。詳表如表 3-2。
表 3-2 前測：敘述性統計表
人口特質 分類 人數 百分比
性別 男 35 70％
女 15 30％
年齡 20 歲以下 1 2％
21~25 歲 13 26％
26~30 歲 15 30％
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樣本結構可由敘述性統計得知，50 位填答者在「每天平均使用 Facebook App 的時間」為 1 小時~未滿 3 小時，共有 22 人，佔 44％，其次為未滿 1 小時，佔
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度」（Cronbach’s α = 0.860）、「行為意圖」（Cronbach’s α = 0.816）的 Cronbach’s α 值介於 0.712～0.860，皆大於 0.7 以上，表示可信度相當高；其中 Cronbach’s α 值較低的「煩躁性」（Cronbach’s α = 0.629）也介於學者提出的可接受範圍之內，COM3 整體而言，對我來說，使用 Facebook APP 是很輕而易舉的。
知覺娛樂性 ENJ1 對我而言，使用 Facebook 的 APP 讓人樂 在其中，提供了許多樂趣。
0.824
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PER3 整體而言，對我來說，Facebook 的 APP 提供相當個人化的廣告。
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ATT2 廣告的出現，不會影響我使用 Facebook的 App。
（1989）的觀點，收斂效度可由因素負荷量（Factor Loading, FL）、組合信度
（Composite Reliability, CR）以及平均變異數（Average Variances Extracted, AVE）
這三個指標檢測量表是否具有收斂效度。說明如下：
（一） 因素負荷量（FL）
FL 檢驗的是觀察各問項能否有效地反映同一潛在變項，Fornell and Larcker
（1989）與吳明隆、張毓仁（2010）建議，對同一構面之因素負荷量需達 0.5 以 上。表 3-5 顯示，本研究各構面的 FL 值介於 0.503～0.906 之間，所有問項 FL 值皆大於 0.5 以上，有此可知本研究各問項可以有效反映同意潛在變項。
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（二） 組合信度（CR）
CR 是其所有測量變項信度的組成，表示構念指標的內部一致性，信度愈高 顯示這些指標的內部一致性愈高。CR 值至少要 0.6 以上，若是介於 0.6 至 0.7 之 間為中上，能夠大於 0.7 則表示潛在變項的構念為非常良好（Fornell and Larcker, 1981）。表 3-5 顯示，本研究所有數值皆高於 0.6 以上，其中煩躁性（CR=0.662）
內部一致性為中上以外，其餘個構面之內部一致性皆為非常良好（大於 0.7），由 此顯示本研究潛在變項的構念相當良好。詳表如表 3-6。
（三） 平均變異數（AVE）
AVE 乃計算潛在變項對各測量項的變異解釋力，若 AVE 愈高，則表示潛在 變項有愈高的信度與收斂效度。Fornell and Larcker(1981)建議其標準值須大於 0.5。
表 3-5 顯示，本研究各構面的 AVE 顯示除了知覺有用性（AVE=0.465）尚未 符合外，其他各變數的 AVE 都在 0.5 標準值以上符合標準。但 Fornell & Larcker
（1981）也指出 AVE 屬於較保守之標準，故即使超過 50%以上的變異是來自測 量誤差，若組合信度皆達 0.5 以上，仍可認為構面的收斂效度是恰當的。因此，
雖然知覺有用性 AVE=0.465，不及 0.5 的門檻值，但組合效度（CR）高達 0.764，
故仍可判定知覺有用性具收斂效度。由此可知本研究模式中各個問項均可被各潛 在變項所解釋，也就是說，各問項收斂於該潛在變項，表示測量問項均收斂於相 對應的構面，因此本研究之問項具有收斂效度。
表 3-5 各問項之收斂指標表
構面 題項 F L CR AVE
知覺有用性 USE1 0.599 0.764 0.465 USE2 0.543
USE3 0.715
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