因素分析

由於本研究針對App數位遊戲設計因素的構面是由多篇文獻內容探究分析 集結而成，形成43個題項，11構面的結合，經項目分析後提項18因偏態值明顯高 於0.7，屬於較低鑑別度的題項故予刪除。因此，為了確認此部分之因素分類是 否適當，本研究在進行完項目分析後，針對11構面、42個題項的結合，繼續進行 因素分析。此因素分析確認各分類是否適當，或是可否將各構面縮減並予以簡 化，並驗證縮減後量表的建構效度（收斂效度）。

Gorsuch (1983)提出，進行因素分析時樣本大小:

(1) 詴題與受訪者的比例最好為 1:5。

(2) 受訪者總數不得少於 100人。

本研究計畫因素分析詴題共41題，有效問卷為236份，符合學者Gorsuch因素 分析時樣本總數頇達210份以上之準則。

首先為確認量表適不適合進行構面縮減，本研究採用KMO 值作為適當性檢

定，此量表KMO值為0.952（大於0.80）)，而Kaiser(1974)指出KMO值在0.8以上 時擁有良好進行因素分析之適合性，如下表4.3KMO 值之判斷標準所示，故本研 究之量表具良好的因素分析適切性，又Bartlett 球形檢定顯著性＝0.000，小於α

＝0.05，因此顯著，表示母體相關矩陣間有共同因素存在，可進一步進行因素分 析。

表4.3 KMO 值之判斷標準

KMO值 因素分析適合性 .90以上 極佳的(marvelous) .80以上 良好的(meritorious) .70以上 中度的(middling) .60以上 帄庸的(mediocre) .50以上 可悲的(miserable)

.50以下 無法接受的(unacceptable) 資料來源：Kaiser(1974)

表4.4 KMO值及Bartlett球形檢定結果 Kaiser-Meyer-Olkin 取樣適切性

量數。 .95

Bartlett 球形檢 定

近似卡方分配

8747.65

自由度 861

顯著性 .000

資料來源：本研究整理

研究中採用主成分分析法（principal components analysis）來估計因素負荷 量，保留特徵值大於1的因素，以直交轉軸法（最大變異法），搭配除坡圖考驗 的結果，進行因素萃取。根據Hair, Black, Babin, Anderson and Tatham（2006）報 告BMDP統計軟體公司模擬的結果，在0.05的顯著水準（α）及0.80的檢定力

（Power）之下，「顯著的」因素負荷量的決斷標準如下表所示。

表 4.5 因素負荷量所需要的最小樣本數

因素負荷量 所需樣本數 因素負荷量 所需樣本數 0.30 350 0.55 100

0.35 250 0.60 85

0.40 200 0.65 70

0.45 150 0.70 60

0.50 120 0.75 50

資料來源：Hair, Black, Babin, Anderson & Tatham（2006）

本因素分析採因素負荷量0.5為標準，有效樣本數頇達120分以上，本研究因 素分析有效樣本為236份，遠大於120份，符合決斷標準。

因素分析萃取標準如下:

第一是題項的因素負荷量(factorloading)未達標準0.5刪題、第二是題項有交 叉負荷(Cross-loading)則作刪題處理、第三是該因素只包括1或2個題項，則作刪 題處理（Fabrigar et al., 1999）。

因素分析萃取過程如下:

第1次因素分析的結果，共萃取6個因素。但其題項15題因素負荷量為0.457

（小於0.5），而在其它因素的負荷量也高達0.4，將此題項刪除，題項14題因素 負荷量為0.482（小於0.5），而在其它因素的負荷量也高達0.4，亦將此題項刪除。

本次因素分析共萃取6個因素，刪除題項14、15，再進行下次因素分析。

第 2 次因素分析，亦共萃取 6 個因素，題項 13 題因素負荷量為 0.463（小 於 0.5），而在其它因素的負荷量也高達 0.4，將此題項刪除後再進行下次因素分 析。

第3 次因素分析，共萃取6 個因素，題項16因素負荷量為0.499（小於0.5），

而在其它因素的負荷量也高達0.4，將此題項刪除後再進行下次因素分析。

第 4 次因素分析，共萃取 5 個因素，題項 12 因素負荷量為 0.481（小於 0.5）， 而在其它因素的負荷量也高達 0.35，將此題項刪除後再進行下次因素分析。

第5次因素分析，最後共萃取了5 個共同因素，題項33在因素1的因素負荷量 高達0.6但在因素2的因素的負荷量亦高達0.53，題項40在因素3的因素負荷量高達 0.578但在因素2的因素的負荷量亦高達0.554，題項24在因素4的因素負荷量高達 0.575但在因素2的因素的負荷量亦高達0.541，題項39在因素3的因素負荷量高達 0.6但在因素2的因素的負荷量亦高達0.508，以上的因素負荷量超過前述的決斷標 準，代表這些個題目涵蓋了好幾個子構面，區分度不佳，意謂這個題目可能設計 不佳，考慮刪除（Hair et al., 2006）。故將這此題項刪除後再進行下次因素分析。

第六次因素分析，共萃取了5 個共同因素，題項19在因素2的因素負荷量高 達0.546但在因素3的因素的負荷量亦高達0.537，題項42在因素4的因素負荷量高 達0.585但在因素1的因素的負荷量亦高達0.522，題項43在因素4的因素負荷量高 達0.527但在因素1的因素的負荷量亦高達0.514，以上的因素負荷量超過前述的決 斷標準，題目可能設計不佳，故將此題項刪除後再進行下次因素分析。

第七次因素分析，共萃取了5 個共同因素，題項35在因素2的因素負荷量僅 達0.488，在因素1的因素的負荷量亦僅達0.438未超過0.5標準故予刪除，題項41 在因素4的因素負荷量高達0.5但在因素1的因素的負荷量亦高達0.491，區分度不 佳，故亦予刪除後再進行下次因素分析。

第八次因素分析，亦共萃取了5 個共同因素，題項17在因素2的因素負荷量 高達0.517，分別在因素1及的因素3的負荷量達0.422及0.380區分度不佳故予刪 除，題項8在因素3的因素負荷量高達0.558但在因素2的因素的負荷量亦高達 0.455，區分度不佳，故亦予刪除後再進行下次因素分析。

第九次因素分析，亦共萃取了5 個共同因素，特徵值均大於1、轉軸後帄方 和負荷量萃取百分比均在71.42%，且轉軸矩陣的因素負荷量均在0.5 以上，具良 好的收斂效度如下表4.6 轉軸矩陣的因素負荷量表。

表 4.6 轉軸矩陣的因素負荷量表

題項 1 2 3 4 5 共同性

創31 0.83 0.21 0.10 0.11 0.17 0.79

創30 0.82 0.25 0.14 0.13 0.18 0.81

創29 0.78 0.20 0.12 0.20 0.28 0.78

創32 0.77 0.26 0.19 0.09 0.08 0.72

劇28 0.74 0.22 0.13 0.19 0.24 0.70

劇26 0.71 -0.04 0.22 0.31 0.06 0.65

劇25 0.68 0.17 0.28 0.23 0.20 0.66

劇27 0.65 0.38 0.19 0.15 0.13 0.63

簡3 0.16 0.87 0.08 0.11 0.02 0.81

簡2 0.11 0.87 0.11 0.07 0.00 0.78

可6 0.16 0.78 0.08 0.14 0.15 0.68

可5 0.18 0.75 0.10 0.11 0.26 0.69

簡1 0.18 0.70 0.13 -0.05 0.09 0.55

可7 0.18 0.66 0.32 0.19 0.22 0.66

簡4 0.23 0.63 0.17 0.25 0.21 0.58

玩20 0.38 0.56 0.13 0.12 0.33 0.60

社38 0.31 0.19 0.79 0.14 0.03 0.78

社37 0.34 0.22 0.77 0.14 0.19 0.81

社36 0.15 0.23 0.75 0.25 0.25 0.76

沉22 0.26 0.13 0.15 0.81 0.26 0.83

沉23 0.24 0.14 0.21 0.79 0.20 0.78

沉21 0.37 0.23 0.15 0.59 -0.11 0.57

靈10 0.31 0.23 0.17 0.10 0.79 0.80

靈11 0.33 0.25 0.17 0.22 0.74 0.79

靈9 0.32 0.45 0.26 0.15 0.51 0.65

資料來源：本研究整理

綜整上述，經過項目及因素分析後，問卷構面由 11 個縮減至 5 個，共刪減 了 18 題項，分別為題項 8、12、13、14、15、16、17、18、19、24、33、34、

35、39、40、41、42、43。題項 18 偏態值明顯高於 0.7，屬於較低鑑別度的題項，

於項目分析過程後刪除。題項 8、12、13、14、15、16、17、19、24、33、34、

35、39、40、41、42、43 未能符合因素負荷量萃取標準而作縮減刪除

。總整如下

表。

題項 8