第四章 研究結果
第三節 感恩影響幸福感之模式驗證
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表29 不同感恩特質之大學生在幸福感量表之變量變異數分析摘要表 (N = 750)
Descriptives ANOVA F(2, 747)
組別 M SD N MS F p η2 Scheffé 生活滿意 63.181 94.828*** .000 .202
低 3.32 0.92 209 中 3.91 0.74 336 高 4.43 0.83 205
(1)高＞中
、低 (2)中＞低 正向情緒 55.722 105.694*** .000 .221
低 3.95 0.82 209 中 4.49 0.69 336 高 4.99 0.69 205
(1)高＞中
、低 (2)中＞低
***p＜.001。
第三節 感恩影響幸福感之模式驗證
本節主要以LISREL8.72進行感恩特質、社會支持、因應型態及幸福感的 影響路徑之建構，進一步檢證本研究所提出的兩個路徑模式與觀察資料是否 適配。
壹、常態分配之檢驗
本研究首先進行多變項的常態性檢驗。由表30可知，資料未呈常態分配
（χ2= 1267.698，p= .000），原應不適採最大概似法（MLE）進行後續分析，
但不少學者認為，因MLE具有統計學的強韌性（robustness），即使資料有 些微偏離常態，MLE仍可使用（余民寧，2006；邱皓政，2004；黃芳銘，2007），
Kline(1998)也指出，若觀察變項的偏態絕對值大於3，峰度絕對值大於10，
則有問題，甚至峰度絕對值需超過25時，才會影響MLE的估計；Boomsma 和Hoogland（2001）進一步對各種估計法的強韌性再度深入比較發現，對大 模式而言，在各種非常態分配的條件之下，MLE比起其他估計都具有相對良 好的統計特質。耑此，本研究11個觀察變項的偏態值介於-.531至.207之間，
峰度值介於-.292至.726之間（如表31），無論偏態或峰度皆在可接受範圍內，
加上本研究樣本數達750人，亦屬大樣本資料。因此，本研究仍採最大概似 法來進行參數估計及模式適配度考驗。
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表30 多變項的常態分配檢定（N=750）
Skewness Kurtosis Skewness and Kurtosis Value Z-Score P-Value Value Z-Score P-Value Chi-Square P-Value 8.677 20.099 0.000 182.712 18.041 0.000 729.442 0.000
貳、模式之驗證
本研究採驗證模式之基本適配、整體適配、內在結構適配及模式整體效 果量、解釋力來檢定模式之優劣，分別驗證兩個路徑模式的基本適配、外在 品質、內在品質與直接、間接、整體效果量及解釋力，以綜合判斷模式之優 劣。
一、模式一
表31呈現在模式一中，11個觀察指標的相關係數矩陣，X1~X5為感恩特 質外衍潛在變項之觀察指標（感謝他人、感念恩典、知足惜福、感謝逆境、
珍視當下）；Y1~Y6為三個內衍潛在變項之觀察指標，分別為社會支持（情 緒與陪伴性支持、訊息與實質性支持）、因應型態（問題取向積極因應、情 緒取向積極因應）及幸福感（生活滿意、正向情緒），11個觀察指標的相關 係數介於.284至.794之間。
表31 各觀察變項之平均數、標準差、偏態、峰度及相關係數（N=750）
變項 X1 X2 X3 X4 X5 Y1 Y2 Y3 Y4 Y5 Y6
X1 1.000
X2 .700 1.000
X3 .699 .794 1.000 X4 .686 .723 .714 1.000 X5 .593 .666 .635 .641 1.000
Y1 .531 .467 .505 .415 .356 1.000
Y2 .548 .475 .505 .436 .384 .877 1.000
Y3 .501 .375 .441 .451 .377 .335 .362 1.000
Y4 .407 .489 .557 .455 .408 .396 .381 .614 1.000
Y5 .339 .485 .576 .367 .386 .403 .370 .284 .433 1.000
Y6 .455 .475 .525 .414 .419 .444 .439 .312 .479 .529 1.000 M 4.582 4.095 4.542 4.252 4.356 4.527 4.549 3.988 4.244 3.886 4.474 SD .752 .841 .780 .809 .847 .791 .763 .523 .606 .913 .821 偏態 -.531 -.301 -.483 -.245 -.246 -.364 -.344 .207 -.125 -.265 -.431 峰度 .430 .013 .328 -.068 -.292 -.068 .060 .046 .726 -.040 .254
註：變項間相關係數皆達.001顯著水準。
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針對量表模式之檢證，本研究依Bagozzi 和 Yi（1988）所主張，從模式 的基本適配度、整體適配度及內在結構適配度等三方面來確認量表建構效
0.94 0.94
0.70 0.87
0.70
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表32 模式一之參數估計表
參數 估計值 標準誤 t 值 標準化
估計值 參數 估計值 標準誤 t 值 標準化 估計值 λx11 .603 .023 26.010 .802 ε1 .077 .014 5.314 .123 λx21 .742 .025 30.238 .882 ε2 .072 .013 5.314 .123 λx31 .695 .023 30.725 .891 ε3 .138 .010 14.137 .503 λx41 .662 .025 26.814 .818 ε4 .089 .014 6.161 .241 λx51 .627 .027 23.146 .740 ε5 .422 .030 14.048 .506 λy11 .741 --- --- .936 ε6 .292 .024 11.992 .434 λy21 .715 .023 31.744 .936 γ11 .597 .037 16.188 .597 λy12 .369 --- --- .705 γ21 .586 .054 10.887 .586 λy22 .528 .032 16.353 .871 γ31 .428 .060 7.137 .428 λy13 .642 --- --- .703 β21 .139 .045 3.121 .139 λy23 .618 .038 16.107 .753 β31 .208 .046 4.551 .208 δ1 .202 .012 16.747 .357 β32 .300 .058 5.167 .300 δ2 .157 .011 14.189 .221 ζ1 .644 .044 14.779 .644 δ3 .125 .009 13.708 .206 ζ2 .540 .058 9.252 .540 δ4 .216 .013 16.417 .331 ζ3 .345 .053 6.507 .345 δ5 .325 .018 17.615 .453
註：未列標準誤者為參照性指標。
（二）整體適配度
本研究採行Hair, Jr., Anderson, Tatham, & Black（1998）所主張之絕對適 配指標（absolute fit measures）、相對適配指標（relative fit measures）及精簡 適配指標（parsimonious fit measures）等三類作為模式整體適配指標之評鑑 判準，各類指標分析結果如表33。
從絕對適配指標來看，χ2=321.79（p= .000）未通過不顯著之理想標準，
然卡方值極易受樣本數所影響，需參採其他指標結果綜合評判；而GFI=.93，
已達大於.90之理想標準，而AGFI=.87，也接近.90之理想標準；
RMSEA=.099，落入.08至.10間之普通適配範圍，SRMR=.038，已達小於.05 之理想標準，表示殘差量低，模型契合度可接受。
從相對適配指標來看，NFI、NNFI、CFI、IFI、RFI等5個數值皆已達大 於.90之理想標準，甚至超過.95，意謂模式整體表現相當優秀。
從精簡適配指標來看，PNFI=.67及PGFI=.53，已達大於.50之理想標準；
AIC=377.791，雖大於飽和模式的132.000，但遠小於獨立模式的10650.537；
‧
10712.358，代表或需從事複核效度的再檢定。整體而言，比較三類指標的理想標準與分析結果，顯示模式整體適配尚
377.791
＜獨立模式AIC（10650.537）但
＞飽和模式AIC（132.000）
CAIC ＜獨立模式CAIC且
＜飽和模式CAIC
535.153
＜獨立模式CAIC（10712.358）但
＞飽和模式CAIC（502.925）
（三）內在結構適配度
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析結果，顯示模式內在結構適配良好，意謂量表觀察變項足以反映所建構的 潛在變項。
表34 模式一之個別項目信度、潛在變項組合信度與變異數平均解釋量
變項 個別項目信度 組合信度 變異數平均解釋量
感恩特質 .92 .69
感謝他人 .64
感念恩典 .78
知足惜福 .79
感謝逆境 .67
珍視當下 .55
社會支持 .93 .88
情緒與陪伴性支持 .88
訊息與實質性支持 .88
因應型態（積極） .77 .63
問題取向積極因應 .50
情緒取向積極因應 .76
幸福感 .69 .53
生活滿意 .49
正向情緒 .57
綜言之，從模式的基本適配度、整體適配度及內在結構適配度等三方面 進行比較及分析，本研究認為，模式一具有不錯的內、外在品質，已達可被 接受的適配程度。整體而言，本研究建立的模式一與觀察資料相當適配。
（四）變項間之效果及解釋力
透過各變項間的直接、間接及整體效果，可以瞭解潛在自變項對潛在依 變項的直接影響（直接效果），以及透過其他潛在依變項中介的間接影響（間 接效果），整體效果即是直接效果與間接效果的總和。茲就直接效果、間接 效果、整體效果及解釋力等四方面分述如下：
１、變項間的直接效果
由表32與圖8可知，感恩特質對社會支持的直接效果為.597(γ11)、感恩 特質對因應型態的直接效果為.586(γ21)、感恩特質對幸福感的直接效果 為.428(γ31)；而社會支持對因應型態的直接效果為.139(β21)、社會支持對幸 福 感 的 直 接 效 果 為.208(β31) ， 以 及 因 應 型 態 對 幸 福 感 的 直 接 效 果
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為.300(β32)，此六者皆達顯著水準(ps< .05- .001)。
綜言之，感恩特質分別會對社會支持、因應型態及幸福感產生正向的直 接效果；社會支持則分別會對因應型態及幸福感產生正向的直接效果，而因 應型態亦會對幸福感產生正向的直接效果。
２、變項間的間接效果
由圖8可看出，感恩特質會透過社會支持而間接影響幸福感，其間接效 果為.124(γ11×β31 = .597× .208= .124)；同樣地，感恩特質會透過因應型態而 間接影響幸福感，其間接效果為.176(γ21×β32= .586× .300= .176)。此外，感 恩特質也會透過社會支持，再經由因應型態而間接影響幸福感，其間接效果 為.025(γ11×β21×β32= .597× .139× .300= .025)。另方面，社會支持會透過因應 型態而間接影響幸福感，其間接效果為.042(β21×β32 = .139× .300 =.042)。
綜言之，感恩特質分別會透過社會支持及因應型態，以及同時藉由二者 的中介等三種途徑，進而對幸福感產生正向的間接效果，其間接效果 為.325(p< .001)；而社會支持則會透過因應型態而對幸福感產生正向的間接 效果，其間接效果為.042(p< .01)。
３、變項間的整體效果
整體效果是直接效果與間接效果之和。表35為模式一潛在變項間的直接 效果、間接效果、整體效果及顯著性考驗結果。其中，感恩特質對社會支持、
因應型態及幸福感等三個依變項的整體效果均達顯著水準，整體效果量分別 為.597、.669、.753，ps< .001；社會支持及因應型態對幸福感的整體效果亦 皆達顯著水準，整體效果量分別為.250、.300，ps < .05- .01；而社會支持對 因應型態的整體效果為.139，也達.01顯著水準。
４、變項間的解釋力
在潛在依變項的解釋力上，由圖8可知，社會支持的殘差變異量(ζ1) 為.644，表示感恩特質對社會支持的解釋力為.356，即感恩特質可以解釋社
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會支持變異量的35.6%。因應型態的殘差變異量(ζ2)為.540，表示感恩特質及 社會支持對因應型態的解釋力共為.460，即感恩特質及社會支持合計可以解 釋因應型態變異量的46%。同理，幸福感的殘差變異量(ζ3)為.345，表示感恩 特質、社會支持及因應型態對幸福感的解釋力共高達.655，即感恩特質、社 會支持及因應型態合計可以解釋幸福感變異量的65.5%。
表35 模式一之直接、間接及整體效果與顯著性考驗 依變項（內衍潛在變項）
社會支持 因應型態 幸福感
自變項 標準化
效果 t-value 標準化
效果 t-value 標準化
效果 t-value 感恩特質
直接效果 .597 16.188*** .586 10.887*** .428 7.137***
間接效果 --- --- .083 3.097** .325 6.899***
整體效果 .597 16.188*** .669 13.603*** .753 15.512***
社會支持
直接效果 .139 3.121** .208 4.551***
間接效果 --- --- .042 2.677**
整體效果 .139 3.121** .250 5.357***
因應型態
直接效果 .300 5.167***
間接效果 --- ---
整體效果 .300 5.167***
註：t-value＞1.96時，*p＜.05；t-value＞2.58時，**p＜.01；t-value＞3.29時，
***p＜.001 二、模式二
表36呈現在模式二中，11個觀察指標的相關係數矩陣，X1~X5為感恩特 質外衍潛在變項之觀察指標（感謝他人、感念恩典、知足惜福、感謝逆境、
珍視當下）；Y1~Y6為三個內衍潛在變項之觀察指標，分別為社會支持（情 緒與陪伴性支持、訊息與實質性支持）、因應型態（問題取向積極因應、情 緒取向積極因應）及幸福感（生活滿意、正向情緒），11個觀察指標的相關 係數介於.284至.794之間。
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M 4.582 4.095 4.542 4.252 4.356 4.527 4.549 3.988 4.244 3.886 4.474 SD .752 .841 .780 .809 .847 .791 .763 .523 .606 .913 .8210.94 0.94
0.70 0.87
0.70
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針對量表模式之檢證，本研究依Bagozzi 和 Yi（1988）所主張，從模式 的基本適配度、整體適配度及內在結構適配度等三方面來確認量表建構效 度，評鑑量表模式與觀察資料適配情形，分述如下：
（一）基本適配度
根據表37，量表模式的參數估計並沒有負的誤差變異，標準誤也都很 小，標準化係數亦未大於.95，而所有參數皆達.05顯著水準，代表所估計之 參數具有意義。整體而言，比較違犯估計的條件及分析結果，顯示模式基本 適配尚稱合宜。
表37 模式二之參數估計表
參數 估計值 標準誤 t 值 標準化
估計值 參數 估計值 標準誤 t 值 標準化 估計值 λx11 .603 .023 26.010 .802 ε1 .077 .014 5.314 .123 λx21 .742 .025 30.238 .882 ε2 .072 .013 5.314 .123 λx31 .695 .023 30.725 .891 ε3 .138 .010 14.137 .503 λx41 .662 .025 26.814 .818 ε4 .089 .014 6.161 .241 λx51 .627 .027 23.146 .740 ε5 .422 .030 14.048 .506 λy11 .741 --- --- .936 ε6 .292 .024 11.992 .434 λy21 .715 .023 31.744 .936 γ11 .488 .051 9.630 .488 λy12 .369 --- --- .705 γ21 .669 .049 13.603 .669 λy22 .528 .032 16.353 .871 γ31 .428 .060 7.137 .428 λy13 .642 --- --- .703 β31 .208 .046 4.551 .208 λy23 .618 .038 16.107 .753 β12 .162 .052 3.125 .162 δ1 .202 .012 16.747 .357 β32 .300 .058 5.167 .300 δ2 .157 .011 14.189 .221 ζ1 .629 .043 14.790 .629 δ3 .125 .009 13.708 .206 ζ2 .553 .060 9.245 .553 δ4 .216 .013 16.417 .331 ζ3 .345 .053 6.507 .345 δ5 .325 .018 17.615 .453
註：未列標準誤者為參照性指標。
（二）整體適配度
本研究採行Hair, Jr., Anderson, Tatham, & Black（1998）所主張之絕對適 配指標（absolute fit measures）、相對適配指標（relative fit measures）及精簡 適配指標（parsimonious fit measures）等三類作為模式整體適配指標之評鑑 判準，各類指標分析結果如表38。
從絕對適配指標來看，χ2=321.79（p=.000）未通過不顯著之理想標準，
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從精簡適配指標來看，PNFI=.67及PGFI=.53，已達大於.50之理想標準；
AIC=377.791，雖大於飽和模式的132.000，但遠小於獨立模式的10650.537；
而CAIC=535.153，雖略大於飽和模式的502.925，但遠小於獨立模式的 10712.358，代表或需從事複核效度的再檢定。
整體而言，比較三類指標的理想標準與分析結果，顯示模式整體適配尚
377.791
＜獨立模式AIC（10650.537）但
＞飽和模式AIC（132.000）
CAIC ＜獨立模式CAIC且
＜飽和模式CAIC
535.153
＜獨立模式CAIC（10712.358）但
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適配指標 理想標準 分析結果與解釋
＞飽和模式CAIC（502.925）
＞飽和模式CAIC（502.925）