外部模式

表示潛在變數與測量變數關係的方式有兩種: (1) 反映性方式(the reflective way) (2) 形成性方式(the formative way)。

反映性方式是把潛在變數看作是主動，測量變數是被動，並且受到所屬潛在變數的 影響，所以可以通過觀察測量變數的變化來推測變數的性質。反映性方式外部模式為：

= + 0 +

jh j h jh j jh

χ π π ξ⋅ ε (1)

ξj：第j 個潛在變數

χjh：ξ_j的第h 個測量變數

πjh：第j 個潛在變數對其第 h 個測量變數影響的邊際強度，稱為負荷係數

εjh：誤差係數

形成性方式是將測量變數看作主動，潛在變數看作被動，並且測量變數的表現在一 定程度上決定了潛在變數的表現。形成性方式外部模式為：

_j = _{jh jh} +

h

ξ

∑

ϖ ⋅χ δj (2)

ϖjh：第j 個潛在變數受其第 h 個測量變數影響的邊際強度，稱權重係數

δj：誤差係數

2. 內部模式

例如圖3-3，其因果模型中潛在變數之間的相互關係可用線性組合的概念來呈現：

j0 i

= + +

j ji i j

ξ β

∑

β ξ⋅ ν (3)

βji：第i 個潛在變數對第 j 個潛在變數直接影響的邊際強度，稱為路徑係數

νj：幹擾係數

ξ

1

ξ

2

ξ

3

ξ

4

圖 3-3 因果模型

(二) PLS 演算法 (PLS algorithm)

PLS 演算法具體估計步驟為 (k 表示迭代的次數)：

1. 外部逼近：

利用方程式(2)，每一個潛在變數可以用對應的測量變數的線性組合來逼近 ξ^{( )}_j^k =

∑

ω^{( )}_jh^k ⋅χ_jh (4)

負荷係數π_jh的第k 步迭代估計值π^{( )}_jh^k ，可由式(1)通過χ^{( )}_jh^k 對ξ^{( )}_j^k 進行回歸計算。

2. 內部逼近： 體分配的特性；且可適用於小樣本資料。而且，在通常的情況下，Bootstrap 所提供的 近似會比常用的極限近似來得精確。

回(Drawn with replacement)的方式隨機抽取 n 個樣本，x₁^∗,x₂^∗, , ⋅⋅⋅ x_n

η

X

1

X

₂

X

₃

圖 3-4 反映性指標

η

X

1

X

₂

X

₃

圖 3-5 形成性指標

3.4.4 重要程度與績效分析(Important-Performance Analysis)

重要程度與績效分析(Important-Performance Analysis，IPA)，最早是由 Martilla and James 於 1977 年在機車產業產品屬性之研究中提出，其將重要性與表現情形的平均得分 繪製於一個二維矩陣中，矩陣軸的分隔標準並沒有明確之定義，分析的重點在其品質屬 性的重要程度與績效表現的平均分數之關聯性。Hollenhorst et al. (1992) 則認為，以 IPA 的重要程度與績效水準的總平均 (overall mean)作為 IPA 二維矩陣座標軸的分隔點，品 質屬性的分佈情況將更具判斷力。並在眾多研究中，IPA 已成為廣泛使用企業產品、服 務和建立銷售點的優劣勢修正分析的管理工具(Chapman,1993)。

因此，本研究以水平座標軸表示測量變量的績效表現而以垂直座標軸表示測量變量 的重要程度，並以績效表現與重要程度的平均值為中心線分隔出四個區域，形成二維平 面的管理矩陣，稱為策略管理矩陣(Hsu,et al. ,2006 )，如圖 3-6 所示：

_High

Do better Keep up

Estimated weights

圖 3-6 IPA 策略管理矩陣圖

管理矩陣分為四個區域：監控區域、教育區域、改善區域及維持區域。定義如下：

1. 維持區域(Keep up)：分數高、重要性高，屬於企業的優勢條件，是企業應繼續保持

在文檔中 建築師服務品質與顧客滿意度之研究 (頁 65-70)