效度(validity)指的是量測的正確性，亦即量測工具所衡量的結果是否是研究者 所想要衡量的特質。衡量結果的效度愈高，表示結果愈能顯示所欲量測對象的特 徵。評估效度的高低程度可透過三種方法，包括內容效度(content validity)、構念 效度(construct validity)、準則關聯效度(criterion-related validity)等，後者或又稱為 效標效度，包括預測效度與同時效度等(Kerlinger & Lee，2002；林師模&陳苑欽，
民93)，本研究採內容效度與建構效度做為衡量效度的方法。
內容效度係指衡量工具的內容是否能切合反應出研究的主題，並涵蓋所要研究 問題的層面，本研究的問卷題項取自相關文獻研究所發展出之量表內容並加以整合 編製而成，而在外文量表引用時因翻譯與語言使用上的差異可能造成原本題意的扭 曲，為了保持原來題意的內容並避免翻譯時為了中文口語化而過度描述而造成與其 他題目題意相互重疊，或是造成內容上有引導提示作答的疑慮下，本研究感受性部 問卷內容經過翻譯成中文後，經過多位具有優良雙語溝通能力人士(TOEIC 860 分 以上者三位，美國居民者一位，台灣赴美留學生一位)加以修正調整，同時比較原 文與譯文的語意差異，經過第一次前測問卷結果後再加以語意上的潤飾，在內容上 可謂具有內容效度。此外問卷內容參考 BLOG 性質之相關係性文獻，並於問卷編 製後請有專業 BLOG 使用經驗人士加以校正，因此本研究是具有表面效度(face validity)，亦即測量工具直觀上的有效程度，亦稱為一致效度(consensus validity)。
建構效度亦稱為衡量效度(measure validity)，即是指衡量的工具所能衡量到理 論構念的程度。建構效度可以透過聚合(convergent)與鑑別(discriminate)兩者途徑 的方法來加以分析，亦即是衡量同一構念的題項或是衡量工具所衡量到的結果間，
應具有相互的關聯程度(聚合)；而該題項或是衡量工具在衡量不是該設計所要量測 構念所得到的結果，應沒有太大的關聯程度(鑑別)，即具有鑑別力。衡量建構效度 的評估方法可以藉由相關分析、區別分析、因素分析、多元特質多重方法矩陣等，
來加以分析衡量(林師模&陳苑欽，民 93；Kerlinger & Lee，2002)，本研究採因素 分析作為建構效度評估的方法。
本研究採用主成份分析法進行因素分析，透過正交轉軸(Varimax)計算因素矩 陣。依據最初建構量表之理論架構並參考主成份之特徵值(eigenvalue)以及解釋變 異量，對感受性變數、人格特質變數的量表題項抽取適當因素量。在本研究理論架 構下感受性變數取八因素，人格特質五因素進行分析，因素分析前先行對資料是否 適合採用因素分析之 KMO 值，或稱 MSA 值 (Kaiser-Meyer-Olkin Measure of Sampling Adequacy) 進行計算，KMO 值愈高代表資料愈適合作因素分析，最好 大於0.8，若資料之 KMO 值小於 0.5 則表示不適合做因素分析(林師模&陳苑欽)。
感受性變數部分，在內部一致性考量下刪除了12、(20)、(24)三題後，將剩餘 的32 題進行因素分析，取樣適當性指數 KMO 值為 0.91，第一次因素分析後之因 素矩陣如表 4-11 所示，八項因素累積解釋變異 71.68%，各題項之因素負荷量在 所屬以及非所屬的因素中皆具有明顯的收斂性與鑑別力，因此無須修正刪除問卷的 題項，且在圖4-4 之感受性變數 Screen Plot of Eigenvalue 中亦可發現在 8 項因素 後之特徵值皆小於 1 且趨於穩定，因此說明了本研究問卷在感受性部分具有可信 的效度。
表4-11 感受性構面因素分析表
累積解釋變異 11.55% 19.38% 28.52% 36.72% 42.81% 50.85% 59.68% 71.68%
註：()表反向題
資料來源：本研究自行整理
圖4-4 感受性構面 Scree Plot of Eigenvalues
0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12
0 10 20 30 40
Number
E igenva lu e
資料來源：本研究自行整理
人格特質題項部分，扣除內部一致性不佳的題目後共36 題進行因素分析，取 樣適當性指數KMO 值為 0.84。第一次因素分析的結果，抽取五項因素之累積解釋 變異為50.93%，其中題 22(聰明的)、35(草率的)、40(孤獨的)、20(冷漠的)、39(不 忌妒他人的)共五題分別落在兩個因數上，因素負荷量皆約在 0.43 至 0.49，因此予 以刪除後進行第二次因素分析。
扣除前五題後剩下 31 題進行第二次因素分析，取樣適當性指數 KMO 值為 0.82，抽取五項因素之累積解釋變異為 53.18%，分析結果發現題 11(紊亂的)與 27(富哲理的)分別落在兩項因素上，其中題 11(紊亂的)落在嚴謹自律性與神經質因 素上，而題27(富哲理的)則落在開放學習性與嚴謹自律性上，其因素負荷量差距不 大，因此與以刪題(第一次與第二次人格特質因數分析結果如附錄二所示)。
刪題後剩下29 題因素分析之結果如表 4-12 所示，取樣適當性指數 KMO 值為 0.80，累積解釋變異為 53.86%，特徵值之 Screen Plot 如圖 4-5 所示，各題項之 五因素分類如表4-13 所示。
表4-12 人格特質構面因素分析表 (c33) -0.006 0.148 0.038 0.262 -0.624 友善性
圖4-5 人格特質構面 Scree Plot of Eigenvalues
0 1 2 3 4 5 6
0 5 10 15 20 25 30 35
Number
Eigenvalue
資料來源：本研究自行整理
本研究因素分析後，些許題項因實際施測的結果為了顧及信度與效度而予以刪 除，而五大人格特質分類下，題項也因因素負荷量的落點而加以調整，結果導致人 格特質施測的結果與原始Mini Marker 量表之五大人格特質分類無法完全吻合，原 本40 題的量表在引用後刪除了 11 題，剩下的 29 題中有三題的人格特質有所調整。
雖然量表無法完全吻合原始Mini Makrer 的分類，而根據江錦樺(民 90)引述其 他學者的研究中指出，五大人格特質「Big Five」的結構穩定性在不同的人群、種 族上不會絕對相同，其概念及實證上暗示，在不同的研究目的或結果的測驗上，亦 不必然會有相同的因素結構，這點亦可由因素分析後的結果加以證實，例如原始量 表中友善性特質中的反向題粗魯的以及無理的，在實證的分析後歸屬於神經質的正 向特質；而開放學習特質中的反向題不聰明的，則落在嚴謹自律的反向特質上，如 此說明了採用國外學者的量表對不同的文化進行實証上的分類確實可能因為該文 化或國情在認知上的差異而產生分類上的些許差距，本研究為確實反應華人社會的 使用者人格特質，因此採用因素分析後的特質分類結果，作為後續迴歸構念題目的 依據，而各人格特質構念所組成題目最後之內部一致性係數亦如表4-13 所示，該 係數值皆達0.75 以上之標準。
表4-13 人格特質因素分析後分類結果