問卷資料之轉換與共變數矩陣之建立

國

立 政 治 大 學

‧

Na tiona

l Ch engchi University

-72-

第三節 問卷資料之轉換與共變數矩陣之建立

完成前節假設模型的分析後，本研究選擇以較具邏輯性的 Type 4 模式作為 主要的 SEM 模型(詳圖 4-2)，然依據此模式進行 SEM 分析在適合度指標 NNFI 值 方陎無法達成 0.90 的門檻值(詳表 4-1)。由於本研究在前述的分析中並沒有將 構成測量變項的問卷題目對該測量變項的貢獻或重要程度納入考量，而僅以李克 特五點尺度進行加總與帄均。為將不同問卷題目的重要程度納入考量，本研究在 問卷問項轉化為測量變項的步驟中，選擇透過 SPSS 統計軟體與相關數學程序進 行多變量的主成份分析，以求出各問卷問項對所屬測量變項的貢獻程度，進而透 過加權帄均的方式得出適合此十項群組的測量分數，作為與本研究 SEM 模型中潛 在變項相對應的測量變項，並以此模型進行後續的共變數矩陣計算與各項 SEM 參數估計的作業，相關主成份分析的特性與設定說明如下。

1. 使用因素分析中主成份分析的最主要因素為該種分析方法可以有效 大量減少變項數目，在本研究中形成一組變項較少的測量變項，同 時亦能保持與原始變項(問卷題目)之間的某種線性關係(吳明隆，

2003)。

2. 由於在表 4-2 當中對於測量變項的擬定僅止於本研究的邏輯推論，

透過主成份分析能找出原始問卷資料的分布爲態並偵測變項之間的 群組關係，若在分析後所得出的群組亦為(或接近)十組，則可證明 本研究對測量變項的分類有一定程度的正確性。

3. 除分析集群的爲況外，有鑑於本研究中各項集群所包含的問卷題數 不同，重要性也應有所差異，經由主成份分析所得出的各變項因素 負荷量將可作為原始問卷分數的修正權數，將各題項對所對應測量 變項的貢獻與重要程度加以考量。

4. 在主成份分析中，本研究所選擇的轉軸方法(rotation)為最大變異法 (Varimax)，屬於直交轉軸(orthogonal rotation)的一種，其優點為各項 因素之間的分數將彼此獨立不具相關性，雖然可能與實際的居民災 害回應決策模式有所差異，但卻有助於本研究將分析重點集中於少 數變項，進而更有效率的探求其相關連性(Bryman & Cramer, 1997)。

由於本研究進行主成份分析的主要目的在於將原始利用李克特五點量表進 行計分的各項問卷題目加以加權量化，而非各變項之間群組的偵測。故在進行分 析後仍會維持表 4-1 與圖 4-2 經由相關理論與邏輯推倒後所得出的 SEM 假設模型，

僅透過利用主成分分析所求出的各項因素負荷量作為權重值，並與原始的 1 至 5 分得點進行相乘最後在加總各測量變項問項當中的權重值進行加權帄均，以求得 較單純使用 1 至 5 分進行量化更加適切且符合實際情況的量化資料。

‧

‧ 國

立 政 治 大 學

‧

Na tiona

l Ch engchi University

-74-

c14 0.77 0.80

c15 0.01 0.15

c16 0.18 -0.05

c17 0.00 -0.01

c18 -0.05 -0.03

資料來源：本研究整理

將經由主成份分析所得出的各變項因素負荷量，並依據表 4-2 所推論出的集 群進行兩受測地點的問卷原始分數進行加權帄均的作業。在此以受到災害知識重 要性認知潛在變項所影響的居民對災害潛勢區瞭解的測量變項進行說明：

1. 該測量變項的群集包含了 a2 與 a3 等兩問項，本研究以嘉蘭村的某 份問卷為例，依據因素分析的結果，嘉蘭村在 a2 與 a3 問項中的因 素負荷量分別為 0.59 與 0.81。

2. 假設該份嘉蘭村的問卷在 a2(我很清楚我家是位於堰塞湖災害的潛 勢範圍內)與 a3(未來我家發生堰塞湖災害的機率很高)問項當中的答 案分別為同意(4 分)與普通(3 分)。

3. 則在此份問卷當中「對災害潛勢區瞭解」測量變項的分數即為第二 點中 A2 與 A3 問項的加權帄均數 3.42，算式如下：

(0.59 * 4 + 0.81 * 3) / (0.59 + 0.81) = 3.42

利用前述模式即可逐一算出兩處受測地點所有問卷在本 SEM 模型中的十項測 量變項分數，並將此分數製作成為 SPSS 的資料庫進行共變數分析，最後得出瑪 雅里與嘉蘭村的共變數矩陣如表 4-4 與表 4-5，作為本研究進行 LISREL 軟體分 析時的投入資料。

其中共變數矩陣當中各項測量變項的代碼分別表示：

A1：居民對可能災損瞭解 A2：居民對災害潛勢區瞭解 A3：居民對疏散避難計畫瞭解 B1：是否積極取得災害資訊 B2：對於預警訊息完整性的要求 C1：居民避難決策受預警機制影響 C2：居民避難決策受環境因素制影響 C3：居民避難決策受避難可行性影響 C4：居民避難決策受避難風險影響 C5：居民避難決策受避難困難程度影響

‧ 國

立 政 治 大 學

‧

Na tiona

l Ch engchi University

-75-

表 4-4 瑪雅里外衍與內衍測量變項的共變數矩陣

C1 C2 C3 C4 C5 A1 A2 A3 B1 B2 C1 .217

C2 ^{.117 .164}

C3 -.005 .016 .811

C4 .096 .075 -.085 .174

C5 .189 .166 -.171 .180 1.116

A1 ^{.186 .158 .073 .108 .381 1.049} A2 ^{.104 .116} -.026 .068 .177 .470 .541

A3 .095 .043 -.150 .032 .225 .164 .063 1.102

B1 .115 .083 -.050 .072 .271 .204 .167 .391 1.252 B2 .261 .171 .025 .135 .283 .371 .246 .008 .260 .612 資料來源：本研究整理

表 4-5 嘉蘭村外衍與內衍測量變項的共變數矩陣

C1 C2 C3 C4 C5 A1 A2 A3 B1 B2 C1 .135

C2 ^{.009 .002}

C3 -.042 -.013 1.830 C4 .077 .011 -.242 .343

C5 .105 .016 -.293 .207 .506

A1 ^{.139 .013} -.006 .097 .126 .395

A2 ^{.016 .002} -.033 .016 .023 .025 .012

A3 .212 .023 -.485 .211 .203 .390 .044 2.227 B1 .113 .009 -.170 .124 .080 .199 .024 .429 .353

B2 ^{.090 .010} -.005 .047 .103 .154 .020 .274 .109 .322 資料來源：本研究整理

‧ 國

立 政 治 大 學

‧

Na tiona

l Ch engchi University

-76-