第四章 資料分析與討論
第三節 大學生人格特質、休閒涉入及幸福感對學習成就的影響關係之探
一、測量模式檢定分析
本研究運用 SmartPLS 2.0 M3 版電腦軟體進行最小偏平方法（partial least squares, PLS）及研究架構當中路徑顯著程度的檢測。而本研究對於屏東大學大 學生人格特質、休閒涉入及幸福感對學習成就之影響關係進行探討共取得 300 份有效問卷。而本研究據此 300 份有效問卷，進行了測量工具性質（信度與效度）、 研究假設與概念模式的檢定。測量模型的檢定內容包含了內部的一致性、收斂效 度與區別效度的檢驗值。有關構念的內部一致性是評估變數的組合信度
（composite reliability, CR）進行考驗（Fornell and Larcker, 1981）。Nunnally (1978) 指出，用以確定測量變項達到內部一致性，組合信度值應在 0.7 以上。收斂效度 表示多重變項所測量皆為同一構念的相符程度。而依據 Fornell 與 Larcker (1981) 建議，可採用最小偏平方法（PLS）之驗證性因素分析作為收斂效度衡量依據，
其中個別構念之間組合信度（CR）應大於 0.70，而平均變異萃取量（average variance extracted; AVE）應大於 0.5，方可達到可接受之收斂效度；當個別變項 對於它們所測量到的構念之因素荷負量（loading）夠高時（大於 0.707），同樣也 達到收斂效度的要求水準（Straub et al., 2004）。本研究測量性質檢定的統計分析 結果，依各子構面分別表示於表 20 至 33 所示，其表示內部一致性與收斂效度之 檢定結果。所有構念的相關面向組成信度皆高於門檻值 0.70 以上，因此各構念 面向之內部一致性均符合標準。
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表 20 本研究模式變數之信度、效度整理表（人格特質－神經質）
題項 衡量問項 因素負荷量 AVE CR
神經 1 我總能用正向心情來面對壓力來
臨。 0.804
0.62 0.89 神經 2 對於學習環境我感到十分滿意。 0.734
神經 3 我能樂觀面對同學和老師。 0.753
神經 4 對於學習我始終保持自信。 0.812
神經 5 我能用樂觀態度來面臨學習上的挑
戰。 0.827
表 21 本研究模式變數之信度、效度整理表（人格特質－外向性）
題項 衡量問項 因素負荷量 AVE CR
外向 1 在學習上我始終保持積極主動。 0.791
0.60 0.88 外向 2 我總是能保持精神充沛的狀態來學
習。 0.762
外向 3 透過與別人討論相處，我更能表達
出自己的想法。 0.787
外向 4 我喜歡與人互動，增加人際關係。 0.758
外向 5 在團體中，我能提出自己的看法。 0.770
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表 22 本研究模式變數之信度、效度整理表（人格特質－開放性）
題項 衡量問項 因素負荷量 AVE CR
開放 1 對於不一樣且新奇的事件我樂於嘗
試。 0.755
0.60 0.88 開放 2 我時常有與眾不同的想法和點子。 0.784
開放 3 做事情我不怕困難和挑戰，因為我
以樂觀進取來面對。 0.791 開放 4 我樂於與人合作及討論。 0.778
開放 5 當事情遇到阻礙時，我會主動尋求
其他解決方法。 0.774
表 23 本研究模式變數之信度、效度整理表（人格特質－親和性）
題項 衡量問項 因素負荷量 AVE CR
親和 1 做事情之前，我會先顧及他人想法
困難處。 0.786
0.62 0.89 親和 2 我時常能設身處地的為他人著想。 0.806
親和 3 別人的建議我都樂於接受，作為我
下決定的參考。 0.762
親和 4 能力所及我會盡力去幫助別人。 0.818
親和 5 與人相處的互動過程讓我感到愉悅 0.774
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表 24 本研究模式變數之信度、效度整理表（人格特質－嚴謹性）
題項 衡量問項 因素負荷量 AVE CR
嚴謹 1 決定事情之前我會考慮很周延。 0.813
0.66 0.91 嚴謹 2 做每一件事都應該認真負責，這是
我的認知。 0.795
嚴謹 3 我會在有限的時間內妥善安排我份
內工作。 0.822
嚴謹 4 我做事從不馬虎，我會注意每一個
細節。 0.810
嚴謹 5 當我做事時我能專注在每一個環
節。 0.822
表 25 本研究模式變數之信度、效度整理表（休閒涉入－吸引力）
題項 衡量問項 因素負荷量 AVE CR
吸引 1 我十分重視休閒活動，休閒活動是
非常重要的。 0.845
0.73 0.93 吸引 2 休閒活動讓我樂於其中，感到有
趣。 0.857
吸引 3 休閒活動過程讓我覺得開心。 0.862
吸引 4 對於休閒活動動是很嚮往的。 0.848
吸引 5 我喜歡休閒活動，我期待它的來
臨。 0.860
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表 26 本研究模式變數之信度、效度整理表（休閒涉入－中心性）
題項 衡量問項 因素負荷量 AVE CR
中心 1 我重視休閒活動，他占我日常生活
很大的比例。 0.831
0.65 0.90 中心 2 生活中休閒活動是重要的。 0.848
中心 3 對於休閒活動我十分重視，他對我
的生活很重要。 0.844
中心 4 我試著將休閒活動融入日常生活
中。 0.822
中心 5 每天再怎麼忙碌我一定會安排休閒
活動。 0.676
表 27 本研究模式變數之信度、效度整理表（休閒涉入－自我表現）
題項 衡量問項 因素負荷量 AVE CR
自我 1 參與休閒活動能讓我盡情表現自
己。 0.834
0.65 0.90 自我 2 對於我擅長的休閒活動我總是能侃
侃而談。 0.817
自我 3 我認為透過休閒活動可以看出一個
人的個性。 0.768
自我 4 在休閒活動過程中也是我表現自己
的時候。 0.827
自我 5 透過休閒活動有助於探索自我。 0.799
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表 28 本研究模式變數之信度、效度整理表（幸福感－生活滿意）
題項 衡量問項 因素負荷量 AVE CR
生活 1 我覺得我的生活有意義有目標，我
樂於現在生活。 0.821
0.65 0.90 生活 2 我喜愛我的生活並且感到滿足。 0.830
生活 3 對於生活中的美好，我十分的珍
惜。 0.778
生活 4 我覺得生活中的許多事物都非常有
趣。 0.809
生活 5 我常保持輕鬆自在的心情。 0.789
表 29 本研究模式變數之信度、效度整理表（幸福感－課業成就）
題項 衡量問項 因素負荷量 AVE CR
工作 1 我有能力解決學習上的問題 0.788
0.62 0.89 工作 2 我能是能達到我預期所設定的目
標。 0.793
工作 3 我覺得認真學習最後一定會受到肯
定。 0.850
工作 4 我的學習表現總能帶給我成就感。 0.744
工作 5 過去所面對的課業難題，現在都是
我進步的助力。 0.746
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表 30 本研究模式變數之信度、效度整理表（幸福感－人際關係）
題項 衡量問項 因素負荷量 AVE CR
人際 1 我能與他人建立良好的關係。 0.858
0.64 0.90 人際 2 我覺得和朋友在一起很有趣。 0.801
人際 3 透過互相幫助我獲得及助人我獲得
很大喜悅。 0.795
人際 4 我和同學相處氣氛和諧融洽。 0.820
人際 5 在團體中我是受歡迎的。 0.707
表 31 本研究模式變數之信度、效度整理表（學習成就－積極態度）
題項 衡量問項 因素負荷量 AVE CR
積極 1 我在學習上能有精神飽滿的感受 0.824
0.63 0.89 積極 2 我有足夠體力專心學習課業 0.823
積極 3 我均能按時繳交報告 0.679
積極 4 我均能充分的準備考試 0.836
積極 5 我能在課程結束後繼續複習課程內
容 0.796
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表 32 本研究模式變數之信度、效度整理表（學習成就－自我肯定）
題項 衡量問項 因素負荷量 AVE CR
自我 1 我對自己在學業成績的表現上滿意 0.818
0.59 0.88 自我 2 我對自己在實作課程成績的表現上
滿意 0.806
自我 3 對於學習我採取主動的態度 0.819
自我 4 我肯定我目前付出的努力與獲得的
成績 0.793
自我 5 在學習上我相信我還能做得更好 0.566
表 33 本研究模式變數之信度、效度整理表（學習成就－學習情形）
題項 衡量問項 因素負荷量 AVE CR
學習 1 在學習上我的思考可以更加靈活 0.684
0.65 0.90 學習 2 我的學業成績有實質提升 0.833
學習 3 我的實習實作成績有實質提升 0.880
學習 4 目前我在競賽時成績有提升進步 0.815
學習 5 對於我在技能檢定或證照考取時之
成功率能增加 0.796
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而本研究除驗證架構所建立之主要研究變項的整體構念效度外，為能更嚴謹 驗證，本研究也針對在相關構念的區別效度測量工具進行考驗。構念區別效度之 檢驗，乃在檢定測量之潛在變項（latent variable）對於不同之間的構念之間的鑑 別程度。每一個變項與測量同一個構念的其他變項之間相關程度，應該高於與測 量不同構念變項的相關係數值。為有效通過區別效度的相關檢驗，個別構念抽取 之平均變異萃取量（AVE）的平方根，應該大於該構念與模型中其他構念的共變 關係（Chin, 1998）。表 34 為各構面之間的相關係數矩陣關係值，對角線所顯示 之數值即該構念的 AVE 平方根。由表可知，任何兩個構念之間的相關係數皆小 於該構念之測量變項的 AVE 平方根。顯示出測量模型中各構念的變項確實彼此 相異，本研究使問卷具有足夠的區別效度。
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表 34 各構面之相關係數與鑑別效度
構面
神經質 外向性 開放性 親和性 嚴謹性 生活滿意 課業成就 人際關係 吸引力 中心性 自我表現 積極態度 自我肯定 學習情形
神經質 0.79 外向性 0.71 0.77 開放性 0.68 0.76 0.78 親和性 0.59 0.66 0.72 0.79 嚴謹性 0.62 0.71 0.66 0.68 0.81 生活滿意 0.62 0.57 0.65 0.57 0.50 0.81 課業成就 0.60 0.70 0.64 0.57 0.65 0.72 0.79 人際關係 0.52 0.61 0.61 0.66 0.54 0.66 0.71 0.80 吸引力 0.32 0.38 0.45 0.55 0.34 0.44 0.35 0.50 0.85 中心性 0.34 0.37 0.46 0.47 0.29 0.47 0.36 0.46 0.76 0.81 自我表現 0.45 0.48 0.57 0.53 0.42 0.60 0.56 0.57 0.61 0.69 0.81 積極態度 0.57 0.61 0.53 0.51 0.65 0.54 0.71 0.53 0.28 0.29 0.44 0.79 自我肯定 0.59 0.61 0.58 0.50 0.61 0.52 0.67 0.54 0.27 0.30 0.40 0.75 0.77 學習情形 0.61 0.61 0.61 0.52 0.61 0.55 0.65 0.51 0.29 0.33 0.45 0.76 0.76 0.80
＊對角線數值為潛在構面的平均萃取變異量（AVE）之平方根。
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二、驗證假說
綜合前者所論，本研究分別針對對個別的問項、構面的信度與效度運用 SmartPLS 2.0 M3 版軟體運算來分析路徑係數，從所獲得的數據中我們可以得知，
每個構面相互之間均有著在一定水準的信度與效度，所以我們便可藉由個構面進 一步來進行相互之間變數的實際檢測。我們透過拔靴法（BootStrapping）來做為 獲得路徑係數的方法（Bollen & Stine, 1992）(因 SmartPLS 2.0 M3 版本身並無法 提供顯著性之檢測)，經由樣本的重新取樣的程序進行顯著性檢驗，共可區分非 常顯著（以**表示）(當在 t 值大於 2.58 時，而 p 值小於 0.01)及顯著標準（以*
表示）(當 t 值大於 1.96 時，而 p 值小於 0.05)。而本研究所提出五項假設之中，
依據結構模式路徑分析之結果，除了 H3 沒有成立外，其他的都有獲得支持，所 獲得的結論如下所述（本研究結構模式路徑分析結果置於下頁之「圖 2」）：
（一） H1-大學生之人格特質對休閒涉入有正向顯著影響：
由 PLS 之統計分析結果可知，人格特質與休閒涉入兩者間的路徑係數為 0.56，t 值為 13.52，大於 2.58，達到 p < 0.01 之顯著水準，因此假說 H1 成立。
（二） H2-大學生之人格特質對幸福感有正向顯著影響：
由 PLS 之統計分析結果可知，人格特質與幸福感兩者間的路徑係數為 0.65，
t 值為 12.79，大於 2.58，達到 p < 0.01 之顯著水準，因此假說 H2 成立。
（三） H3-大學生之休閒涉入對學習成就有正向顯著影響：
由 PLS 之統計分析結果可知，休閒涉入與學習成就兩者間的路徑係數為
由 PLS 之統計分析結果可知，休閒涉入與學習成就兩者間的路徑係數為