第四章 資料分析結果
第四節 實證與假說驗證
將 以 上標 準 化路 徑 之 因素 負 荷 量和 P(Probability) 值 整 理 成下 表 ， Estimate 值取絕對值之後，越趨近於 1，則表示變數與變數之間相關程度越高；
在 P 值一欄，「＊」表示 P＜0.05，「＊＊」表示 P＜0.01，「＊＊＊」表示 P＜0.001，
星號越多，表示相關越顯著。P 值欄位空白則是因為，此觀察變數在非標準化的 估計值中，作為解釋的基準。
藉由下列表格，可以發現潛在變數與變數間，相互影響最大的是「社區參 與程度與客觀維護績效」呈現顯著的正向關係；另外「住宅標籤化與社區意識」、
「住宅標籤化與社區參與程度」以及「主力或非主力坪數住戶與社區意識」，以 上三者皆呈現顯著的負向關係；「社區意識與社區參與程度」為正向關係，唯其 結果皆不顯著。
表 4-4 標準化因素負荷量與 P 值分析結果
路徑 Estimate P(Probability)
潛在 變數
社區意識 <-- 主力或非主力坪數住戶 -0.342 ＊＊＊
社區意識 <-- 住宅標籤化 0.560 ＊＊＊
社區參與程度 <-- 住宅標籤化 0.532 ＊＊＊
社區參與程度 <-- 社區意識 0.159 0.254 維護績效 <-- 社區參與程度 0.813 ＊＊＊
指標 變數
Y3(職業帄均數) <-- 住宅標籤化 0.737
Y2(職業隔離度) <-- 住宅標籤化 0.759 ＊＊＊
Y1(面積隔離度) <-- 住宅標籤化 0.838 ＊＊＊
Y5(公共安全) <-- 維護績效 0.853
Y6(改建比例) <-- 維護績效 -0.039 0.764 Y7(門禁管理) <-- 維護績效 0.149 0.276 Y8(清潔維護) <-- 維護績效 -0.129 0.338 Y9(事務參與) <-- 社區意識 0.940
Y10(場所認同) <-- 社區意識 0.879 ＊＊＊
路徑 Estimate P(Probability) Y11(鄰里親和) <-- 社區意識 0.855 ＊＊＊
Y12(社會聯繫) <-- 社區意識 0.867 ＊＊＊
Y13(社區關懷) <-- 社區意識 0.767 ＊＊＊
Y14(環境認知) <-- 社區意識 0.855 ＊＊＊
社區參與程度 <-- 主力或非主力坪數住戶 0.054 0.607 註：「＊」表示 P＜0.05，「＊＊」表示 P＜0.01，「＊＊＊」表示 P＜0.001 由於顯著性水準(Probability level, P)不甚理想，因此接下來進行整體 模型配適度之檢驗，而在進行此檢驗之前，必頇先檢查「違犯估計」(offending estimates)，以便檢驗估計係數是否超出可接受範圍。
參照 Hair, Anderson, Tatham & Black(1998)的定義，其提出違犯估計的 項目有以下兩點：
1. 負的誤差變異數存在。
2. 標準化係數超過或是太接近於 1。
根據下表可以得知各個誤差變異數之標準化誤差值(Standard Error, S.E.)，並無負的誤差變異數存在；另外標準化係數值之絕對值通常以 0.95 為 門檻，從表 4-5 也可以得知，此模式中標準化係數之絕對值範圍從 0.039 至 0.94，皆未超過 0.95，結果顯示此模式並未有發生違犯估計之現象，因此可以 進行整體模型配適度之檢驗。
表 4-5 誤差變異數之標準化誤差值分析結果 誤差變異數項目 S.E.值
住宅標籤化 0.324 e15 0.041 e17 0.031
e4 0.090
誤差變異數項目 S.E.值 e16 0.571
e1 0.196
e2 0.002
e3 0.003
e5 0.571
e6 0.004
e7 0.093
e8 0.091
e9 0.009
e10 0.014 e11 0.015 e12 0.014 e13 0.017 e14 0.017
在模式配適度(goodness-of-fit)方面，本研究參考 GFI(goodness of fit index)、RMR(root mean square residual)、RESEA(root mean square error of approximation)以及 AGFI(adjust goodness of fit index)幾個常用的配適度 指標之數據，發現本研究模型配適度不佳，因此需要進行模式之修正，配適度 之指標、判斷準則及數據整理如下表：
表 4-6 配適度指標與準則及各分析數據之結果
配適度指標 判斷準則 模型中各指標值
1 GFI
(goodness of fit index)
越接近 1 越佳，通常採 用 GFI＞0.9
0.793
2 RMR
(root mean square residual)
越接近 0 越佳，通常採 用 RMR＜0.05
0.065
3 RESEA 越接近 0 越佳，通常採 0.117
配適度指標 判斷準則 模型中各指標值 (root mean square error of
approximation)
用 RMSEA＜0.1
4 AGFI
(adjust goodness of fit index)
越接近 1 越佳，通常採 用 AGFI＞0.9
0.711
資料來源：榮泰生，2007；本研究整理
貳、 理論模式之修正
參考「修正指標」(Modification Indices, M.I.)之輸出報表，為增加顯 著性水準(Probability level, P)，經過模式修正之模型，其配適度大多符合 配適度指標之判斷準則，且修正指標輸出報表中，M.I. Par Change 也無資料顯 示，表示無調整之必要。
模式修正後，其配適度分析結果如下表：
表 4-7 模式修正後配適度指標分析之結果
配適指標 本研究之各個指標值 判斷準則通過與否
GFI
(goodness of fit index)
0.927＞0.9 通過
RMR
(root mean square residual)
0.024＜0.05 通過
RESEA
(root mean square error of approximation)
0.000＜0.1 通過
AGFI
(adjust goodness of fit index)
0.879＜0.9 未通過
修正之後的模型為求清晰，省略誤差變異數顯示，簡化之後如下圖所示。
圖 4-3 模式修正後理論模式結構方程式模型─標準化係數
註：「＊」表示 P＜0.05，「＊＊」表示 P＜0.01，「＊＊＊」表示 P＜0.001 經過參考配適度調整，修正後的理論模型可以發現，在「住宅標籤化對客 觀維護績效」以及「社區意識對客觀維護績效」之間各自多了一條直接影響的 路徑；在 Y3 對社區意識、社區參與程度，也就是「職業帄均數對社區意識」以 及「職業帄均數對社區參與程度」中間多了兩條路徑，一為負相關、另一為正 相關，但兩者皆不顯著。
另外，主力或非主力坪數住戶與社區參與程度的路徑則是在模型競合後刪 除，以提高整體顯著性(P)水準。
相較修正前模型，共新增四條路徑，刪除一條路徑。
模式修正之後的標準化路徑之因素負荷量和 P 值整理成下表。
＊＊＊
＊
＊＊＊
＊＊＊
＊＊＊
＊＊＊
＊＊＊
＊＊＊
＊＊＊
＊＊＊
＊＊＊
表 4-8 模式修正後潛在變數標準化因素負荷量與 P 值分析結果 路徑 Estimate P(Probability) 社區意識 <-- 主力或非主力坪數住戶 -0.328 ＊＊＊
社區意識 <-- 住宅標籤化 0.840 0.063 社區意識 <-- 職業帄均數(Y3) -0.508 0.431 社區參與程度 <-- 社區意識 0.213 0.091 社區參與程度 <-- 住宅標籤化 0.482 0.003＊
維護績效 <-- 社區參與程度 0.381 ＊＊＊
維護績效 <-- 住宅標籤化 0.799 ＊＊＊
維護績效 <-- 社區意識 0.023 0.811 註：「＊」表示 P＜0.05，「＊＊」表示 P＜0.01，「＊＊＊」表示 P＜0.001 另外，藉由上面表格，可以發現變數與變數之間，相互影響最大的是「住 宅標籤化與社區意識」，係數值為 0.840；其次是「住宅標籤化與客觀管理維護 績效」，其係數值為 0.799，且為顯著之正向關係；再者是「職業帄均數與社區 意識」，係數值為-0.508，為負向關係。
而「住宅標籤化與社區參與程度」、「社區參與程度與客觀管理維護績效」、
「社區意識與社區參與程度」、「職業帄均數與社區參與程度」以及「社區意識 與客觀管理維護績效」，以上五者皆呈現正向關係。
其中，「社區參與程度與客觀管理維護績效」、「住宅標籤化與社區參與程度」
則有顯著的關係存在。
另外，「主力或非主力坪數住戶與社區意識」之間，其標準化後之因素負荷 量係數值為-0.328，為顯著之負向關係。
以下整理各個潛在變數，包括住宅標籤化、社區意識和客觀管理維護績效 之指標變數，其標準化後之因素負荷量與 P 值分析結果。
潛在變數之因素負荷量與 P 值見下表：
表 4-9 模式修正後指標變數標準化因素負荷量與 P 值分析結果 變數名稱 Estimate P(Probability) 誤差變異量
住宅標籤化
Y1 面積隔離度 0.848 ＊＊＊ 0.1 Y2 職業隔離度 0.789 ＊＊＊ 0.1 Y3 職業帄均數 0.688 1.07
社區意識
Y9 事務參與 0.958 0.2
Y10 場所認同 0.870 ＊＊＊ 0.7 Y11 鄰里親和 0.833 ＊＊＊ 0.9 Y12 社會聯繫 0.851 ＊＊＊ 0.8 Y13 社區關懷 0.893 ＊＊＊ 0.1 Y14 環境認知 0.856 ＊＊＊ 0.9
維護績效
Y5 公共安全 0.839 0.46
Y6 改建比例 -0.094 0.387 0.3 Y7 門禁管理 -0.014 0.894 0.56 Y8 清潔維護 -0.169 0.124 0.54 社區參與程度 Y3 職業帄均數 0.006 0.968 0.506 註：「＊」表示 P＜0.05，「＊＊」表示 P＜0.01，「＊＊＊」表示 P＜0.001 潛在變數的建構信度(construct reliability)為模式內在品質的判斷標準 之一，也可稱為組合信度(composite reliability)。
本研究以 Cronbach's Alpha 值來對研究中各個潛在變項的構面進行信度之 分析，並且根據林震岩(2006)所提出之 Cronbach's Alpha 值判斷信度準則，小 於 0.35，代表低信度，必頇予以拒絕；而介於 0.70 至 0.98 之間，都可算是高 信度。然而在實務應用上，Cronbach's Alpha 值只要大於 0.6，即可宣稱該衡 量信度是可接受的，亦可表示模式的內在品質良好。
可藉由上表所列出各變數之因素負荷量與誤差變異量來計算建構信度，各 個潛在變數之信度指標，計算結果如下：
表 4-10 潛在變數信度分析結果
潛在變數 觀察變項數量 Cronbach's Alpha 值
住宅標籤化 3 0.81
社區意識 6 0.77
客觀維護績效 4 0.70
由上列表格可看出 Cronbach's Alpha 值均大於 0.6 以上，表示各個潛在變 項之衡量指標據內部一致性，且具有可信度，模式內部品質良好。
另外，由表 4-10 可以得知住宅標籤化其三個構面，面積隔離度、職業隔離 度以及職業帄均數皆與住宅標籤化呈現顯著正向關係，當面積隔離度、職業隔 離度越高，住宅標籤化的程度將會隨之提高；而職業帄均數越高，則表示社區 整體職業聲望越高，也使得住宅被標籤化的程度升高。
社區意識的六個構面，包括事務參與、場所認同、鄰里親和、社會聯繫、
社區關懷和環境認知，皆與社區意識呈現顯著的正向關係，意即此六個構面之 中，不論哪個構面的分數提高，都會使得社區意識的分數越高。
維護績效的部分，包括公共安全、改建比例、門禁管理以及清潔維護四個 構面，除了公共安全與客觀維護績效呈現正相關，其餘改建比例、門禁管理及 清潔維護，三者與客觀維護績效則是呈現負相關，但都不顯著。
參、 直接與間接效果
下表列出各個變數之間的直接效果(direct effect)、間接效果(indirect effect)以及總效果(total effect)。
可以藉此了解各個變數透過某中介變數對另一變數的直接影響力，或解讀 變數與變數間的直接影響，藉由直接效果、間接效果和總效果的正、負作用，
解讀變數之間相對的關係和作用。
變數間的直接效果、間接效果以及總效果整理，見下表：
表 4-11 變數之直接、間接與總影響效果
路徑 直接效果 間接效果 總效果
住宅標籤化
---> 社區意識 0.840 -0.349 0.491 ---> 社區參與程度 0.482＊ 0.109 0.591 ---> 維護績效 0.799＊＊＊ 0.214 1.013
主力或非主力坪 數住戶
---> 社區意識 -0.328＊＊＊ -0.328 ---> 社區參與程度 -0.070 -0.070 ---> 維護績效 -0.019 -0.019 社區意識
---> 社區參與程度 0.213 0.213 ---> 維護績效 -0.023 0.081 0.059 社區參與程度 ---> 維護績效 0.381＊＊＊ 0.381
職業帄均數(Y3)
---> 社區意識 -0.508 -0.508 ---> 社區參與程度 0.006 -0.108 -0.102 ---> 維護績效 -0.027 -0.027 註：「＊」表示 P＜0.05，「＊＊」表示 P＜0.01，「＊＊＊」表示 P＜0.001 在判讀間接效果時，有一點頇特別注意，即在解讀變數與變數關係之間具 有一個或多個中介變項(mediated variable)的作用時，變項之間的直接效果需 均為顯著，若有任何一個直接效果不顯著，間接效果無法成立。
根據上列表格，可以知道住宅標籤化的程度越高，對社區意識、社區參與 程度和客觀維護績效都是呈現正向的關係，也就是說當住宅標籤化的程度越 高，社區意識越高、社區參與程度的狀況越良好，客觀維護績效亦較佳。
且住宅標籤化對於社區參與程度和客觀維護績效之直接效果皆為顯著影 響，因此，住宅標籤化對於兩者之間的間接效果是可以被考慮的，透過中介變 數，住宅標籤化對社區參與程度和客觀維護績效間接效果之標準化係數值分別 為 0.109、0.214，皆為正向影響。
主力或非主力坪數之住戶的部分，設定時將主力坪數之住戶設定為 1、非主
力坪數之住戶設定為 2。可以由以上表格發現，其對社區意識為顯著負相關，主 力或非主力坪數之住戶相較之下，主力坪數住戶的社區意識確實是高過於非主 力坪數之住戶；且主力或非主力坪數之住戶與社區參與程度和客觀維護績效皆 呈現負向的關係，但兩者效果皆不顯著。
社區意識在直接效果的部分，其正向的影響社區參與程度，但負向的影響 客觀維護績效，但是透過中介變數社區參與程度能提高客觀維護績效，意即社 區參與是社區意識影響客觀維護績效的關鍵因素，但效果並不顯著。
社區參與程度正向的影響客觀維護績效，換言之，社區參與程度越高的社 區，在客觀維護績效的表現上也較好。
另外，職業帄均數負向的影響社區意識、社區參與程度和客觀維護績效，
即職業帄均數越高，社區整體職業聲望越佳，但社區意識、社區參與程度和客 觀維護績效卻相對較弱，呈現負相關，但皆不顯著。
肆、 假說驗證
根據文獻整理發展出三個研究假說，以下就各個假說分別驗證，並解釋其 之間相互影響之關係。
H1：住宅標籤化程度對客觀維護績效有負面顯著影響，且負面影響社區參 與程度、社區意識。
根據上述整理模型之影響效果，可以發現住宅標籤化對客觀管理維護績 效、社區意識及社區參與，皆為顯著的正相關，此假說不符合實證結果。
意即住宅標籤化的程度越高，其隔離程度也相對較高，但也同時意味著居 民之背景屬性是相當的、差異較小的，因此在社區意識的凝聚上較容易有共識，
並不會因為標籤化的程度較高而影響其社區意識之凝聚。
且居民背景相當，社區舉辦的活動也較能得到大多數人的認同，因此社區 活動參與程度並不會因為標籤化的程度較高，而有所影響，反而是有增無減。