實驗設計

300、400、500、600、700、800、900、1000 筆共 10 種樣本數情境。依據第六個 觀測變項的因素負荷量差距與樣本數的設定，總共設定了 150 種情境。針對這 150 種情境分別模擬 500 筆資料集來進行「檢測群組間的因素負荷量是否相同」的模 擬研究。

在「檢測群組間的因素負荷量是否相同」所使用的卡方差異檢定的顯著水準 設定為 0.05。也就是說，本研究所使用的卡方差異檢定其型一誤差（Type 1 Error）

設定為 0.05。在此條件下，討論每一情境上，所使用的卡方差異檢定其穩定性為 何？並進一步探討其檢定力（Power）為何？

圖 3. 2 資料產生模式設計圖

本研究中將「因素負荷量相同檢驗」步驟分為「逐條檢查」與「同時檢查」

二種方式。這二種方式的卡方差異檢定設定如下：

在「逐條檢查」方式下，本研究所設立的巢套模型為：「因素結構相同且因 素負荷量相同的模式」和「因素結構相同且因素負荷量相同，但在某一題上的因 素負荷量具有差異的模式」。換句話說，本研究假設的第一個模式與這二群組的

模型為完全相同；第二個模式為二群組模式的差異為其中一條因素負荷量不同，

剩下的條件二群組皆相同。

在圖 3.3 中， Model 1 下，二群組的因素負荷量皆相等（分別為λ , ₁ λ , ₂ λ , ₃

λ ,4 λ , ₅ λ ）₆ 。而在 Model 2 下，二群組的前五個因素負荷量為相同（分別為λ , ₁ λ , ₂ λ , 3 λ ,₄ λ ），但在第六個因素負荷量是不相同的（群組一為₅ λ ；群組二為₆₁ λ ）。₆₂ 在此設定下，Model 1 和 Model 2 為一巢套模型，彼此的自由度差異為 1。依此設 定，進行「逐條檢查」的卡方差異檢定模擬研究。

圖 3. 3 「逐條檢查」卡方差異檢定設定圖

1

6

1

6

1

61

1

62

圖 3. 4 「同時檢查」卡方差異檢定設定圖

在「同時檢查」方式下，本研究所設立的巢套模型為：「因素結構相同且因 素負荷量相同的模式」和「因素結構相同但因素負荷量具有差異的模式」。換句 話說，本研究假設的第一個模式為這二群組的模型為完全相同；第二個模式為二 群組模式的差異為因素負荷量不同，剩下的條件二群組皆相同。但第二個模式在 進行模式參數估計時，必須設定二群組其中一題的因素負荷量相同，才能有所基 準進行二群組間的比較。於是，將第二個模式修正「因素結構相同且其中一題因 素負荷量相同但其餘因素負荷量具有差異的模式」。

在圖 3.4 中，在 Model 1 下，二群組的因素負荷量皆相等（分別為λ , ₁ λ , ₂ λ , ₃

λ ,4 λ , ₅ λ ）。而在 Model 2 下，二群組在第一題的因素負荷量為相同（₆ λ ），但₁

在後五個因素負荷量是不相同的（群組一為λ 、₂₁ λ 、₃₁ λ 、₄₁ λ 、₅₁ λ ；群組二為₆₁ λ 、₂₂

λ 、32 λ 、₄₂ λ 、₅₂ λ ）。Model 1 和 Model 2 為巢套模型，彼此的自由度差異為 5。₆₂ 依此設定，進行「同時檢查」的卡方差異檢定模擬研究。

本研究利用圖 3.2 所設定的模式產生不同樣本數及不同因素負荷量差距大小 的模擬資料，分別使用圖 3.3 和圖 3.4 所設定的卡方差異檢定模型進行檢驗，進 而分析不同樣本數及不同因素負荷量差距大小對於卡方差異的影響，並討論採用

「逐條檢查」與「同時檢查」二種方式來檢測「檢測群組間的因素負荷量是否相 同」是否有差異。其結果將於第四章詳細列出。