整體模式配適度分析

一、模式配適度

本研究模型之各項配適度指標數值與判斷值，整理如表 4­9 所示。由 表 4­9 的卡方自由度比可得知，在考慮模式複雜度之後，本研究模型符合 良好模型適配度的標準。GFI、RMR、RMSEA、NFI、IFI、CFI、PNFI、 

PGFI 等八項數值亦顯示，本研究模式具有良好解釋能力。

此外，除 AGFI 未完全落在判斷值範圍內之外，但仍屬於尚可接受。

因此，透過上述模型配適度指標，可得知本研究模型之配適度大致上良 好，表示本研究所提出之模型，可用以描述實際觀察所得之變項間的關 係。 

(一)  絕對配適量測 

1.良性配適指標  (Goodness of fit index；GFI) 

GFI  值可看出理論模式的變異數與共變數能夠解釋觀察資料的變異 數與共變數的程度。GFI 值在 0 與 1 之間，此值越接近 1，表示模型適合 度越佳，通常採 GFI>0.9 為良好配適，0.8~0.89 為合理配適(Doll,  Xia  & 

Torkzadeh,  1994)，而本研究 GFI 值為 0.90，極為接近  1，因此表示 GFI  值良好。

2.調整後良性配適指標  (Adjust goodness of fit index；AGFI) 

AGFI 類似於迴歸分析當中的調整後可解釋變異量；GFI 與 AGFI 均 具有標準化的特性，數值介於 0 至 1 之間，此值越接近 1，表示模型適合 度越佳，通常採 AGFI＞0.9 為良好配適，0.8~0.89 為合理配適(Doll et al.,  1994)。本研究 AGFI 值為 0.87，為合理配適。 

3.均方根殘差  (Root mean square residual；RMR) 

均方根殘差是用來反應假設模型的整體殘差(Joreskog  &  Sorbom,  1989)。RMR 值越接近 0，表示模型適適度越佳，通常採 RMR<0.08  。本 研究 RMR 值為 0.01，符合標準。 

4.近似誤差均方根  (Root mean square error of approximation；RMSEA)  RMSEA 是指平均平方誤差平方根。RMSEA 的計算公式是:母體乖離 度/自由度。此公式可修正母體乖離度值受到估計參數值影響的缺點。 

RMSEA 大於 0.1 以上時，表式模式的配適度差，應調整模式或其它適當 調整。RMSEA 介於 0.05 與<0.1 之間，表式模式處於灰色地帶。RMSEA  值小於 0.05 時，則表示模式配適度佳。本研究 RMSEA 值為 0.05，因此 表示 RMSEA 值良好。

(二)  增值配適度量測 

1.基準配適度指標(Normed Fit Index；NFI) 

NFI 是指基準化適合度指標。NFI 的值是在 0 與 1 之間。NFI 值越大，

表示模式與數據的配適度越佳。NFI 的計算公式是 1­(預設模式的乖離度/ 

獨立模式的乖離度)。因此，當預設模式的乖離度為 0 時，表示預設模式 的配適度良好，此時 NFI 等於 1。當預設模式與獨立模式的配適度均不佳 時，(預設模式的乖離度/獨立模式的乖離度)的值會接近相等，而  NFI  會 接近  0。NFI  通常要在  0.9  以上才能算是好的模型(Bentler  &  Bonett,  1980；Doll et al., 1994)。本研究如表 4­9 所示 NFI 值為 0.92，極為接近 1，

因此表示 NFI 值良好。 

2.比較配適度指標(Comparative­fit index；CFI) 

CFI 是指比較適合度指標。CFI 的值在 0 與 1 之間。當數據完全配合 模式時，CFI 等於 1。CFI 指標可修正 NFI 的缺點(受到觀察個數的影響)、 

TLI 的缺點(容易脫離 0 與 1 之間的範圍)。CFI  越接近 1 表示模式適合度 越佳(Bentler,1995)。本研究如表 4­9 所示 CFI 值為 0.97，極為接近 1，因 此表示 CFI 值良好。 

3.  增分適合度指標(Incremental Fit Index ;IFI) 

IFI  為增分適合度指標。IFI 的值在 0 與 1 之間，當數據完全配合模 式時，IFI 等於 1。IFI 是根據預設模式的乖離度、獨立模式的乖離度的值

來計算。本研究如表 4­9 所示  IFI 值為  0.97，極為接近 1，因此表示 IFI  值良好。 

(三)  簡效配適度量測 

1.  簡效規範配適指標  (Parismonious Normed Fit Index；PNFI) 

PNFI 是指簡效性已修正基準化適合度指標。PNFI 主要使用在不同自 由度的模式比較，其值越高越好，在模式判別時，一般以大於  0.5  為模 式配適度通過與否的標準。本研究如表 4­9 所示 PNFI 值為 0.77，大於標 準值 0.5，因此表示 IFI 值良好。 

2.  簡效良性配適指標(Parsimony goodness of fit index；PGFI) 

PGFI  是指簡效性已修正比較適合度指標。PGFI  的值介於  0  與  1  之 間，其值越大表示模式的配適度越佳，判別模式配適度的標準採用大於  0.5  以上為模式可接受範圍。本研究如表 4­9 所示 PNFI 值為 0.81，大於 標準值 0.5，因此表示 IFI 值良好。

表4­11模式配適度彙整表

配適度指標 標準 結果 是否符合 絕對配適

測量 

GFI  ≧0.90  0.90  符合  AGFI  >0.80  0.87  符合  RMSEA  ≦0.05  0.05  符合 

Normed Chi­square  ≦3.00  1.58  符合  PNFI  >0.5  0.77  符合 

p值<0.001，即有顯著正向的影響效果。因此本研究假設一服務品質對知 覺價值有顯著正向的影響可獲得支持。

(二)  體驗行銷與知覺價值

從結構模式分析結果之路徑係數中，可發現體驗行銷對知覺價值的 路徑係數為0.47，p值<0.001，即有顯著正向的影響效果，假設檢定結果 如表4­12所示。因此本研究的假設二體驗行銷對知覺價值有顯著正向的影 響，可獲得支持。 

(三)  知覺價值與顧客滿意度

從結構模式分析結果之路徑係數中，可發現知覺價值對顧客滿意度 路徑係數為0.30，p值為0.04，p值<0.05，即有顯著正向的影響效果。因此 本研究假設三知覺價值對顧客滿意度有顯著正向的影響，可獲得支持。 

(四)  服務品質與顧客滿意度

從結構模式分析結果之路徑係數中，可發現知覺價值對顧客滿意度 路徑係數為0.13，p值為0.27，p值>0.001，表示檢定結果不顯著。因此本 研究假設四服務品質對顧客滿意度有顯著正向的影響，無法得支持。 

(五)  體驗行銷與顧客滿意度

從結構模式分析結果之路徑係數中，可發現體驗行銷對影響顧客滿 意度的路徑係數為0.54，p值<0.001，即有顯著正向的影響效果。因此本 研究假設四體驗行銷對影響顧客滿意度有顯著正向的影響，可獲得支持。

表4­12假設檢定表

假設  P值 檢定結果 

H1：服務品質對知覺價值有顯著正向的影響  ***  顯著  H2：體驗行銷對知覺價值有顯著正向的影響  ***  顯著  H3：知覺價值對顧客滿意度有顯著正向的影響  *  顯著  H4：服務品質對顧客滿意度有顯著正向的影響  0.27  不顯著  H5：體驗行銷對影響顧客滿意度有顯著正向的影響  ***  顯著 資料來源：本研究整理

註：*表示 p<0.05，**表示 p<0.01，***表示 p<0.001 時，表示達統計顯著水準 圖 4­1 觀光工場路徑分析圖

三、效果分析

在觀光工場模式的參數估計之中，可利用直接效果（direct effect）、

間接效果（indirect  effect）與總效果（total  effect）來分析知覺價值構成 的影響效果。而體驗行銷直接效果為0.53，大於間接效果0.14，因此本研 究判斷知覺價值並不會影響體驗行銷與滿意度之間的關係。

除此之外，本研究可從總效果的大小作比較後發現，體驗行銷對滿 意度的總效果為0.67，而知覺價值對滿意度的總效果為0.26，服務品質對 滿意度因P值不顯著所以關係不成。相較之後發現體驗行銷對滿意度的總 效果大於知覺價值對滿意度的總效果，所以我們可以判斷，體驗行銷對 對滿意度的影響最大。

表 4­13 效果分析表

參數 直接效果 間接效果 總效果

服務品質→知覺價值 

(A→C)  0.43  0.43 

體驗行銷→知覺價值 

(B→C)  0.53  0.53 

體驗行銷→滿意度 

(B→D)  0.53  0.14  0.67 

知覺價值→滿意度 

(C→D)  0.26  0.26 

資料來源：本研究整理