情境式關係攻擊量表之效度分析

第四章研究結果

第三節情境式關係攻擊量表之效度分析

壹、內容效度

研究者針對本量表的激發情境以及關係攻擊行為反應設計了一份內容效度檢核表（詳如附錄十三），目的在了解各題激發情境與關係攻擊行為反應的敘述是否符合研究者所描述的類別定義。檢核表之第一部分爲激發情境的歸類，第二部分則為關係攻擊行為反應的歸類；研究者在檢核表的填答說明中分別提供一般性激發情境與關係性激發情境、間接關係攻擊與直接關係攻擊的定義，請檢核者在了解類別的定義後，詳細閱讀項目欄中的人際激發情境與關係攻擊行為，最後將項目欄中的激發情境與關係攻擊行為歸類至適當的類別中。

研究者邀請五位具有心理學專業背景之人士擔任檢核者，其中兩人為碩士班學生，另三人已取得碩士學位，且其中一人持續攻讀博士。計分方式如下：分別統計每位檢核者的歸類是否與研究者預設一致，一致時得一分，不一致時得零分，再將五人得分平均，即為該題之一致性分數。一致性分數最高爲1，表示五位檢核者在該題項的歸類皆與研究者預設吻合；一致性分數愈低表示愈多檢核者在該題項的歸類與研究者預設產生歧異，最低分數為0，表示五位檢核者的歸類皆與研究者預設相左。

檢核結果顯示，在激發情境方面，一般性激發情境與關係性激發情境之一致性分數平均爲1 與 .98，各激發情境之一致性分數除了第五則激發情境為 .80 以外，其他皆為表示完全符合的1；至於關係攻擊行為反應方面，間接關係攻擊與直接關係攻擊的一致性分數平均爲 .98 與 1，各關係攻擊行為反應之一致性分數除了第17 題與第 37 題為 .80，其他也皆為表示完全符合的 1。

整體而言本量表具有良好的內容效度。

貳、建構效度

本量表以因素效度、同時效度及區辨效度做為建構效度之證據，詳細內容茲分述如後。

一、因素效度

（一）各分量表與全量表之內部相關

以男、女性分別探討各分量表與全量表之內部相關係數，結果如表4-5 所示。

從表中可發現，無論男女性皆可得到類似的趨勢，整體而言，各分量表間的相關介於 .41 至 .66，分量表與全量表相關介於 .70 至 .85，皆達 .01 之顯著水準，

顯示各分量表之間具有關連性，此外，各分量表間的相關皆低於分量表與全量表的相關，顯示各分量表間彼此有共同因素，但也各有功能存在，無法被其他分量表或全量表所涵蓋。

表 4-5 《情境式關係攻擊量表》各分量表與全量表之內部相關矩陣

性別激發情境分量表 S1A S1B S2A S2B S3A S3B

男一般性間接關係攻擊 (S1A) -

直接關係攻擊 (S1B) .475** -

關係性好朋友間接關係攻擊 (S2A) .479** .555** -

直接關係攻擊 (S2B) .380** .577** .548** -

關係性普通朋友間接關係攻擊 (S3A) .605** .553** .636** .521** -

直接關係攻擊 (S3B) .416** .641** .491** .481** .631** -

全量表 .745** .810** .775** .732** .841** .779**

女一般性間接關係攻擊 (S1A) -

直接關係攻擊 (S1B) .369** -

關係性好朋友間接關係攻擊 (S2A) .564** .452** -

直接關係攻擊 (S2B) .349** .476** .450** -

關係性普通朋友間接關係攻擊 (S3A) .621** .492** .680** .504** -

直接關係攻擊 (S3B) .412** .615** .500** .402** .605** -

全量表 .756** .735** .791** .675** .852** .766**

全體一般性間接關係攻擊 (S1A) -

直接關係攻擊 (S1B) .413** -

關係性好朋友間接關係攻擊 (S2A) .530** .492** -

直接關係攻擊 (S2B) .353** .510** .491** -

關係性普通朋友間接關係攻擊 (S3A) .615** .518** .664** .508** -

直接關係攻擊 (S3B) .412** .626** .495** .430** .615** -

全量表 .750** .766** .785** .695** .848** .770**

N = 1502; **p < .01

（二）驗證性因素分析

本量表採用整體模式適配度 (overall model fit) 進行驗證性因素分析。根據 Bagozzi 和 Yi (1988) 及 Hair 等人 (1998) 的主張，整體模式適配度考驗可區分為絕對適配度 (measures of absolute fit)、增值適配度 (incremental fit measures)、精簡適配度 (parsimonious fit measures) 三方面來進行評估。絕對適配度是考驗理論模式可以預測觀察資料的共變數矩陣或相關矩陣的程度，指標包括χ²、GFI、

SRMR 與 RMSEA 等；增值適配度是理論模式與基準模式兩相比較的結果，指標包括NFI、NNFI 與 CFI 等；精簡適配度是評估模式之精簡程度，指標包括 PNFI 與PGFI 等。本研究以 LISERL 8.7 版的電腦統計軟體來進行模式的適配度檢驗及參數估計，得到的適配度指標如表4-6 及圖 4-1 所示。

表 4-6 《情境式關係攻擊量表》整體模式適配度摘要表

絕對適配度增值適配度精簡適配度

檢驗

模型 GFI SRMR RMSEA NFI NNFI CFI PNFI PGFI 適配值 .83 .06 .074 .91 .92 .92 .85 .73 評估標準 >.90 <.08 <.06 >.90 >.90 >.90 >.50 >.50

評估結果 U ¹

註：表示通過評估標準；U表示接近評估標準

1：部分研究者之 RMSEA 評估標準為 .05 至 .08 之間 (Browne & Cudeck, 1993)，本量表可算是通過標準。

V07

Chi-Square=6054.28, df=656, P-value=0.00000, RMSEA=0.074

圖 4-1 《情境式關係攻擊量表》之驗證性因素分析建構圖

研究者針對各類型的整體適配指標做為考驗根據（邱皓政，2003；黃芳銘，

2004），茲說明如後：

1. 絕對適配度

絕對適配度考驗的目的在於檢驗模型可以預測觀察資料的共變數矩陣或相關矩陣的程度，指標有χ²、GFI、SRMR 與 RMSEA 等，意義分述於後：

(1) Chi-Square (χ²)：指理論模型與觀察模型的契合度，理想的情形是在統計檢定後未達顯著水準。結果發現本量表的χ²值為6054.28，p < 0.001。雖然卡 方檢定統計量達顯著，但文獻指出χ²值容易受樣本數影響，亦即會隨著樣本數變大而使得敏感度增加 (Marsh et al., 1988)，因此本研究最好不宜單從χ²值來進行判斷，宜再同時參酌其它指標來評估模式。

(2) GFI (Goodness of Fit Index)：表示假設模型可以解釋觀察資料的變異數與共變數的比例，GFI 值越接近 1，表示模式的適配度越高。一般來說，當 GFI 在 .90 以上表示理論模式是適配的。本量表 GFI 為 .83，表示該模式可以解釋觀察資料的變異數與共變數的比例至少為 .83，雖未達評估標準，但已相當接近。

(3) SRMR (Standardized Root Mean Square Residual)：為標準化假設模型整體殘差，數值介於0 到 1 之間，當數值低於.08 時，表示模型契合度佳。本量表 SRMR 為 .06，達到評估標準。

(4) RMSEA (Root Mean Square Error of Approximation)：為比較模式與飽和模式的差距指標小於 .06 表示模型契合度理想，大於 .10 表示模型契合度不佳。文獻指出當 RMSEA 介於 .05 至 .08 之間，顯示該模式已能與資料產生良好的適配 (Browne & Cudeck, 1993)，本研究之 RMSEA 為 .074，其實已符合評估標準。

2. 增值適配度

在增值適配度檢驗方面，其目的在檢視理論模式與基準模式 (baseline model) 互相比較的結果。指標有NFI、NNFI 與 CFI 等，意義分述於後：

(1) NFI (Normed Fit Index)：即規範適配指標，理想數值需大於或等於 .90。

本量表之NFI 為 .91，達到評估標準。

(2) NNFI (Non-Normed Fit Index)：即非規範適配指標，理想數值需大於或等於 .90。本量表之 NNFI 為 .92，達到評估標準。

(3) CFI (Comparative Fit Index)：即比較適配指標，理想數值需大於或等於 .90。本量表之 CFI 為 .92，達到評估標準。

3. 精簡適配度

在精簡適配度檢驗方面表，目的在評估理論模式的精簡程度。指標有 PNFI 與PGFI 等，意義分述於後：

(1) PNFI (Parsimonious Normed Fit Index)：即精簡規範適配指標，理想數值需大於或等於 .50。本量表之 PNFI 為 .85，達到評估標準。

(2) PGFI (Parsimonious Goodness-of-Fit Index)：即精簡良性適配指標，理想數值需大於或等於 .50。本量表之 PGFI 為 .73，達到評估標準。

從上臚列指標可知，各項整體適度指標均達到或接近標準，顯示情境式關係攻擊量表的整體模式適配情形頗為理想。綜合整體適配度評鑑結果，雖然χ²值達到顯著水準，但是從絕對適配度、增值適配度、精簡適配度三方面的評鑑結果均顯示本量表所提理論模式與觀察資料可以適配。因此，就整體適配度而言，研究者自編之《情境式關係攻擊量表》符合整體適配度。

二、同時效度

（一）大學生社交行為量表

研究者同時以自陳方式的《情境式關係攻擊量表》與同儕提名方式的《大學生社交行為量表》測量三個班級共140 名大學生。以不同測量方式獲得各分量表得分間之相關係數矩陣如表4-7 所示。

表 4-7 《情境式關係攻擊量表》與《大學生社交行為量表》之相關矩陣

由上可知，採用自陳方式測量關係攻擊與同儕提名方式獲得的結果的確有相關存在，尤其在直接關係攻擊的相關特別明顯，由此可見直接關係攻擊不同於間接關係攻擊，可視為兩個分量表獨立存在。再仔細探究《情境式關係攻擊量表》

中各情境與《大學生社交行為量表》之相關發現，將脈絡界定為好朋友的關係性激發情境，其兩個分量表皆未與《大學生社交行為量表》的任一分量表產生相關，

顯示關係性激發情境—好朋友關係的確不同於一般性激發情境或關係性激發情境—普通朋友關係，也表示將情境與關係親疏做此區隔確實有其必要。

（二）大學生活適應量表

文獻指出，關係攻擊很可能與心理社會適應不良有關，因此研究者以《大學生活適應量表》進行《情境式關係攻擊量表》的同時效度考驗。《情境式關係攻擊量表》與《大學生活適應量表》各分量表之相關係數矩陣如表4-8 所示。

從表 4-8 可知，若以全量表總分來看，《情境式關係攻擊量表》與《大學生活適應量表》的兩個向度「情緒適應」與「社會適應」皆有顯著的負相關，相關係數分別為 -.22 (p < .01) 及 -.06 (p < .05)。再仔細探究分量表後發現，關係攻擊傾向與情緒適應向度裡的「經濟」分量表全無相關，與社會適應向度裡的「社團活動」與「社交技巧與傾向」分量表也幾乎沒有關連或僅零星幾個分量表有相關；

然而關係攻擊與情緒適應向度裡的「生理」與「心理」分量表有顯著相關，與社會適應向度裡的「異性交往」分量表也有顯著關連性存在。同時，從表4-8 也可發現《情境式關係攻擊量表》各分量表與情緒適應向度各分量表皆為負相關，然而與社會適應向度各分量表的相關卻是有正有負，顯示關係攻擊傾向與情緒適應不良有關，但未必同時為社會適應不良，需視關係攻擊與社會適應的分量表而定。

過去文獻也指出，男女性的關係攻擊對於心理社會適應的影響可能會出現在不同層面，因此研究者除了探討兩量表整體關連性趨勢外，也將男女性的表現分開討論。結果顯示性別差異顯現於情緒適應向度的「生理」、「心理」分量表與整體情緒適應，以及社會適應向度的「社交技巧與傾向」以及「異性交往」分量表。

在文檔中「情境式關係攻擊量表」的發展—成年初顯期之關係攻擊 (頁 110-130)

第四章 研究結果

第三節 情境式關係攻擊量表之效度分析

1. 絕對適配度

2. 增值適配度

3. 精簡適配度

第四章研究結果

第三節情境式關係攻擊量表之效度分析