第四章 研究結果與討論
第三節 因素模型驗證
在預試問卷的階段，智慧型大學指標架構經過探索性因素分析，已 經獲得五個穩定的因素結構，包括：知識創新、組織情緒動能、知識分 享與儲存、策略聯盟與資源整合與組織學習。因此本研究將繼續運用依 此五構面所擬定之正式問卷調查所獲得的樣本資料，來進行下個階段的 驗證性因素分析，以進一步檢驗之前探索性因素分析所得之各因素與相 關測量變項之間的關係是否穩定。
壹、驗證性因素分析之結果
本研究以 LISREL 8.51 軟體進行分析，以驗證智慧型大學指標五構 面模式的適配情形，而在參數的估計上，由於樣本依先前的分析已符合 多 變 量 常 態 性 的 標 準 ， 故 可 使 用 之 最 大 概 似 估 計 法 （ maximum likelihood,ML）來進行參數的估計。本研究在第一次驗證性因素分析後，
嘗試進行刪除 SMC（square multiple correlations）值較低之 E4（0.25），
以及依序分別刪除 MI (modification indicator)指標大於 5 的 D1、C1、A8、
B2、B12、C2、E1 後，得到穩定的因素模型結構，下表 4-5 為本研究智 慧型大學指標之潛在變項的因素負荷量及標準誤；下圖 4-1 則為智慧型 大學指標測量模式結構圖。
表 4-5 智慧型大學指標之潛在變項的因素負荷量、標準誤
表 4-5 智慧型大學指標之潛在變項的因素負荷量、標準誤（續）
圖 4-1 智慧型大學指標測量模式結構
貳、因素模型之適配度評估 一、基本適配度考驗：
基本適配標準在於進行違反估計檢查，其在進行模式適配評鑑之前，
用以先確定所估計的參數未違反統計所能接受的範圍，Baggozzi 和 Yi
（1988）認為較重要的模式基本適配標準包括：
1.不能有負的誤差變異量。
2.誤差變異量必須達到 0.05 的顯著水準。
3.估計參數之間相關的絕對值是否大於 0.95 而太接近 1。
4.因素負荷量介於 0.50 與 0.95 之間。
5.各估計參數的標準誤是否太大。
依照智慧型大學指標因素模式之標準化參數估計值，本研究符合：
1.所有誤差變異量皆無負值存在。
2.所有誤差變異量皆達到顯著水準（T 值介於 6.78 與 10.80 之間） 。 3.估計參數之間相關的絕對值皆不大於 0.95。
4.因素負荷量全介於 0.50 與 0.95 之間的標準。
5.各估計參數之標準誤為 0.05 與 0.06，並不過大。
因此可知本研究之模式基本適配度符合標準。
二、整體適配度考驗：
整體模式適配度是模式的外在品質，以驗證研究者所建立的模式是 否與實際的觀察資料相符，過去的研究多以評量模式的卡方值是否達到 顯著為標準，然而卡方值會隨樣本數量變動而波動，一旦樣本數量增大，
幾乎所有的模式都會被拒絕而形成不適配的結論。故本研究考量下列多 重指標，包括：
1.卡方值是否顯著
2.卡方值/自由度之比值應<3 3.適合度指標
Normed fit 指標>0.9
No-Normed fit 指標（NNFI）>0.9 IFI>0.9
4.替代性指標
均方根近似誤（RMSEA） <0.05 5.殘差分析
標準化殘差均方根（SRMR）<0.08
本研究之卡方值為 2497.78，卡方值/自由度之比值為 2.94，符合必 須小於 3 的標準（Bagozzi & Yi, 1988; Gefen, Straub & Boudreau, 2000）。
因卡方值易受樣本數量影響而膨脹，故兼考量下列指標：本研究 NFI 值
為 0.80、NNFI 值為 0.86、IFI 值為 0.87、CFI 值為 0.87、RMSEA 值為 0.08、SRMR 值為 0.05。由這些指標觀之，本研究之整體適配度良好。
三、模式內在結構適合度：
模式內在結構適合度代表一個模式的內在品質，探討變項間結構與 關係的品質，可以說是驗證性因素分析中的信度評鑑，常用的鑑別標準 如下（Fornell & Larcker, 1981）：
1. 個別潛在變項的組成信度（composite reliability）>0.6。表示一組觀察 變項具有測量某個潛在變項的理想組合信度。
2. 個別潛在變項的平均變異抽取量（average variance extracted）>0.5。
表示某潛在變項能解釋到所屬觀察變項的變異量，高於測量誤差能夠 解釋到的變異量。
下表 4-6 所示，本研究個別潛在變項的組成信度如下：知識創新為 0.70、組織情緒動能為 0.70、知識儲存與分享為 0.71、策略聯盟與資源 整合為 0.71、組織學習為 0.66。皆高於 Fornell 和 Larcker（1981）所提 出之 0.6 的標準。此外，本研究個別潛在變項的平均變異抽取量如下：
知識創新為 0.66、組織情緒動能為 0.66、知識儲存與分享為 0.66、策略 聯盟與資源整合為 0.67、組織學習為 0.61。皆高於 Fornell 和 Larcker
（1981）所提出之 0.5 的標準。因此本研究之模式內在結構適合度良好。
表 4-6 模式內在結構適合度分析表
表 4-6 模式內在結構適合度分析表（續）
參、 收斂效度與區別效度 一、收斂效度
收斂效度的目的係為評估與衡量概念面向間的相關程度，而 Fornell 和 Larcker（1981）認為，收斂效度可利用平均變異抽取量（AVE）
加以評估，當存在較高的平均變異抽取量時，表示指標可以真實表達潛 在構念的程度亦較高。收斂效度的判斷標準如下：
1.所有因素負荷量皆應大於 0.5 且達 0.05 顯著水準。
2.各潛在變項組合信度值應大於 0.8（Fornell & Larcker, 1981）。
3.各潛在變項平均變異抽取量（AVE）皆應大於 0.5（Fornell & Larcker, 1981）。
本研究所有測量變項之因素負荷量皆在 0.5 以上且達 0.05 之顯著水 準。如上表所示，各潛在變項組合信度值雖皆未大於 0.8，但各潛在變 項平均變異抽取量值皆大於 0.5。因此本研究具有尚佳之收斂效度。
二、區別效度
區別效度即為相似概念的區別程度，亦指同一構念在多種量測下的 一致程度。Baggozzi 和 Yi（1988）認為兩個標準可以判斷量測工具是否 具有區別效度：
1.所有測量變項的因素負荷量皆大於 0.7。
2.所有測量變項的因素負荷量皆達顯著水準。
參照上表，本研究幾乎所有個測量變項之因素負荷量皆達 0.7 以上 之水準（除 D8 和 E4）。因此可知本研究之區別效度尚佳。
第四節 綜合討論
本節就資料分析之結果分別進行說明與討論，以利獲得進一步的研 究發現。
壹、 資料分析結果
在內部一致性方面，智慧型大學指標重要性問卷之整體信度為 0.988，而智慧型大學指標之五個構面，其 Cronbach's α 值分別為：知識 創新 0.945、組織情緒動能 0.96、知識分享與知識儲存 0.963、策略聯盟 與資源整合 0.951 與組織學習 0.941。依照 Hair 等人（1998）提出之以 0.7 為最低之信度值標準看，本研究之智慧型大學指標結構具有相當良 好之一致性與穩定性。
本研究為驗證智慧型大學指標因素結構的穩定程度，使用驗證性因 素分析之最大概似估計法進行檢驗。首先，在變項間的結構及關係品質 方面，分析結果各個潛在變項的組成信度皆達 0.6 以上；且各個潛在變 項的平均變異抽取量皆達 0.5 以上，均符合內在模式適配的標準，故本 研究所建構之智慧型大學指標結構內在模式良好。
其次，在基本適配標準方面，所有誤差變異量皆無負值存在、所有 誤差變異量皆達到顯著水準（T 值介於 6.78 與 10.80 之間）、估計參數之 間相關的絕對值並不大於 0.95。此外，各測量變項之因素負荷量皆符合 介於 0.50 與 0.95 之間的標準、各估計參數之標準誤為 0.05 與 0.06，並
不過大。因此，可判斷本研究所建構之智慧型大學指標結構符合基本適 配之標準。
最後，在整體適配度考驗方面，本研究之卡方值為 2497.78，卡方 值/自由度之比值為 2.94，符合必須小於 3 的標準。因卡方值易受樣本數 量影響而膨脹，故兼考量下列指標： NFI 值為 0.80、NNFI 值為 0.86、
IFI 值為 0.87、CFI 值為 0.87、RMSEA 值為 0.08、SRMR 值為 0.05。由 這些指標觀之，本研究之整體適配度良好。
本研究進一步進行收斂效度的檢驗。結果顯示，各潛在變項之組成 信度雖未皆大於 0.7，但是所有測量變項之因素負荷量皆在 0.50 至 0.95 之間；另外，在各潛在變項之平均變異抽取量方面，每個潛在變項皆符 合必須大於 0.5 之標準，故可知本研究之收斂效度良好。
此外，本研究依照 Bagozzi 和 Yi（1988）提出之標準檢測區別效度，
檢測各測量變項之因素負荷量，各數值皆達到顯著水準，除少數因素負 荷量未達 0.7（如 D8 與 E4），其餘皆到達 0.7 以上之水準，故可知本研 究之區別效度良好。
綜上所述，本研究經由探索性因素分析與驗證性因素分析結果可知，
智慧型大學指標的概念可以區分成五大構面：知識創新、組織情緒動能、
知識分享與知識儲存、策略聯盟與資源整合與組織學習，其共包含 43
指標。
貳、 討論
本研究之主要目的，為建構智慧型大學指標架構，並進一步驗證此 指標架構。由於目前尚未有學者提出具體之智慧型大學的概念與理論，
本研究首先依據組織智慧與智慧型組織理論為基礎，融入組織學習、知 識管理、情緒動能與更新能耐等理論與文獻，進而建構出智慧型大學之 指標架構。經由探索性因素分析與驗證性因素分析結果，智慧型大學指 標架構可以分成五個構面，包括：知識創新、組織情緒動能、知識分享 與儲存、策略聯盟與資源整合與組織學習。
在本研究的第一個階段，研究者建立了智慧型大學指標架構，其包
括四個構面共 60 個指標，經過探索性因素分析後，共刪除因素負荷量 不足 0.4 的 9 個題項，刪題後整體指標之因素結構達到穩定。在此階段 被刪除的九個題項分別為：
IU18.智慧型大學能夠建立研究與創新的評鑑與激勵機制。
IU19.智慧型大學之教師能夠持續發展創新的教學策略與方法。
IU52.智慧型大學能夠持續發展符合社會需求的新課程或學程。
IU14.智慧型大學之教職員與學生皆能積極參與學校內、外部之研討會或 交流活動。
IU02.智慧型大學之職員能夠規劃參與進修或終身學習計畫。
IU20.智慧型大學鼓勵其職員提出創新的方案或行動。
IU48.智慧型大學應進行策略規劃，包括策略的分析、選擇與執行。
IU08.智慧型大學能夠有效整合跨領域團隊以進行團隊學習。
IU34.智慧型大學的領導者能夠鼓舞其成員產生熱情與希望。
IU34.智慧型大學的領導者能夠鼓舞其成員產生熱情與希望。