問卷各構面之信度與效度

信度與效度是任何量測工具所不可或缺的條件。信度是指測量的可靠程度 (trustworthiness)。信度的高低，反應在測量工具的一致性(consistency)或穩定性 (stability)等特徵，即研究者對於相同或相似的現象(或群體)進行不同形式或時間 的測量，其所得的結果一致的程度。一般較常使用Cronbach's α 值檢定每一個構 面之觀察變項內部一致性高低的程度，當Cronbach's α 值大於 0.6，表示該構面 具內部一致性。良好的效度則是指該測量工具確實是在測量其所要探討的觀念，

而非其他觀念，且能夠正確的測量出該觀念。可以利用因素分析的負荷量來判斷 該構面的效度：對同一因素，其對應之觀察變項的因素負荷量均大於0.6，即可 認為該構面的效度良好。

在各研究構面信度與效度良好的情形下，可以提升後續進行結構方程模式的 配適度，因此本節再次利用信度分析及因素分析之負荷量逐一檢驗各構面之信度 與效度，以及各構面之觀察變項，若該觀察變項之因素負荷量不佳，且排除後可 以同時提升信度與效度，則將該觀察變項予以排除，以利後續相關分析的進行。

4.4.1 錯誤駕駛行為構面之信度與效度

構面之信度為0.778，已大於門檻值 0.6，然而若刪除第 1 題或第 4 題可提升此構 面之信度。另經因素分析所得之結果顯示，第1、2、3、4、5、6、7 題之因素負 荷量皆小於0.6。結合上述兩種分析之結果，如表 4-4，可得知若刪除第 1 題或第 4 題可同時提升此構面之信度與效度，而其中若刪除第 4 題可提升較高之信度，

因此先將第4 題予以刪除，並重新進行信度及因素分析。

重新分析之結果顯示，刪除第5 題可同時提升此構面之信度與效度，因此將 第5 題予以刪除並重新分析。分析之結果顯示，雖然第 1、2、3、6、7 題之因素 負荷量仍小於0.6，但若刪除則會降低信度，因此其餘觀察變項皆予以保留，得 最後結果，如表4-5 所示，構面信度提升至 0.790，觀察變項減少至 10 題。

表4-4 錯誤駕駛行為進行信度與因素分析之初步結果 觀察變項題號 刪除可得之

Cronbach's α 因素負荷量 予以刪除 1 0.780 0.353

2 0.760 0.560

3 0.774 0.423

4 0.787 0.417 V

5 0.757 0.531

6 0.763 0.591

7 0.761 0.569

8 0.756 0.645

9 0.751 0.720

10 0.757 0.613

11 0.752 0.692

12 0.758 0.607

整體之Cronbach's α = 0.778

表4-5 錯誤駕駛行為構面進行信度與因素分析之最終結果 觀察變項題號 刪除可得之

Cronbach's α 因素負荷量 1 0.789 0.410 2 0.770 0.576 3 0.789 0.454 6 0.774 0.596 7 0.773 0.576 8 0.768 0.643 9 0.760 0.723 10 0.772 0.606 11 0.757 0.715 12 0.767 0.627

整體之Cronbach's α = 0.790

4.4.2 駕駛憤怒構面之信度與效度

此構面之觀察變項共有6 題，經信度與因素分析所得之結果，如表 4-6 所示，

各觀察變項之因素負荷量皆大於0.6，且刪除任一觀察變項皆不會提升整體信度，

因此無需刪除觀察變項。構面之信度為0.796，觀察變項仍為 6 題。

表4-6 駕駛憤怒構面進行信度與因素分析之結果 觀察變項題號 刪除可得之

Cronbach's α 因素負荷量 1 0.782 0.629 2 0.782 0.627 3 0.769 0.684 4 0.747 0.767 5 0.752 0.750 6 0.751 0.754

整體之Cronbach's α = 0.796 4.4.3 駕駛厭惡構面之信度與效度

此構面之觀察變項共有5 題，經信度與因素分析所得之結果，如表 4-7 所示，

各觀察變項之因素負荷量皆大於0.6，且刪除任一觀察變項皆不會提升整體信度，

因此無需刪除觀察變項。構面之信度為0.865，觀察變項仍為 5 題。

表4-7 駕駛厭惡構面進行信度與因素分析之結果 觀察變項題號 刪除可得之

Cronbach's α 因素負荷量 1 0.848 0.770 2 0.841 0.792 3 0.828 0.831 4 0.840 0.797 5 0.825 0.839

整體之Cronbach's α = 0.865 4.4.4 駕駛緊張構面之信度與效度

此構面之觀察變項共有4 題，經信度與因素分析所得之結果，如表 4-8 所示，

各觀察變項之因素負荷量皆大於0.6，且刪除任一觀察變項皆不會提升整體信度，

因此無需刪除觀察變項。構面之信度為0.814，觀察變項仍為 4 題。

表4-8 駕駛憤怒構面進行信度與因素分析之結果 觀察變項題號 刪除可得之

Cronbach's α 因素負荷量 1 0.772 0.794 2 0.751 0.826 3 0.755 0.820 4 0.788 0.766

整體之Cronbach's α = 0.814 4.4.5 駕駛技巧構面之信度與效度

此構面之觀察變項共有16 題，與 4.4.1 小節所述之步驟相同，利用信度與因 素分析之結果，依序刪除第2 題與第 11 題，得最後結果如表 4-9 所示。構面整 體信度由0.901 提升至 0.912，觀察變項減少至 14 題。

表4-9 駕駛技巧構面進行信度與因素分析之結果 觀察變項題號 刪除可得之

Cronbach's α 因素負荷量 1 0.906 0.708 3 0.904 0.758 4 0.909 0.618 5 0.909 0.629 6 0.905 0.731 7 0.907 0.649 8 0.909 0.596 9 0.904 0.700 10 0.908 0.638 12 0.903 0.747 13 0.907 0.673 14 0.904 0.755 15 0.903 0.781 16 0.906 0.675

整體之Cronbach's α = 0.912 4.4.6 防衛性駕駛構面之信度與效度

此構面之觀察變項共有12 題，與 4.4.1 小節所述之步驟相同，利用信度與因 素分析之結果，刪除第7 題，得最後結果如表 4-10 所示。構面整體信度由 0.906 提升至0.908，觀察變項減少至 11 題。

表4-10 防衛性駕駛構面進行信度與因素分析之結果 觀察變項題號 刪除可得之

Cronbach's α 因素負荷量 1 0.899 0.742 2 0.901 0.718 3 0.896 0.783 4 0.898 0.769 5 0.899 0.755 6 0.902 0.692 8 0.896 0.797 9 0.909 0.627 10 0.899 0.776 11 0.900 0.768 12 0.903 0.674

整體之Cronbach's α = 0.908

將上述之結果進行統整，得各構面之觀察變項，如表4-11 所示，後續之分 析將依據此結果進行分析。

表4-11 提升信效度後各構面之觀察變項 構面 題數 觀察變項題號

錯誤駕駛行為 10 1、2、3、6、7、8、9、10、11、12 駕駛憤怒 6 1、2、3、4、5、6

駕駛厭惡 5 1、2、3、4、5 駕駛緊張 4 1、2、3、4

駕駛技巧 14 1、3、4、5、6、7、8、9、10、12、13、14、15、16 防衛性駕駛 11 1、2、3、4、5、6、8、9、10、11、12