第四章 資料統計與分析
第四節 構面之關聯性分析
本研究目的之一在分析銀行業組織學習、知識分享、組織認同、經營績效四 者間的關係。依據 Anderson and Gerbing(1988)的建議，進行結構關係分析時，應 分為兩個階段：第一階段應針對各研究構面及其衡量題項進行驗證性因素分析 (CFA：Confirmatory Factor Analysis），以了解各構面的收斂效度及區別效度；第二 階段再將多個題項縮減為少數衡量指標，運用結構模型加以分析，以驗證研究的 各項假設。
本節先說明測量模型的評鑑方式；再以該評鑑方式進行上述二個階段之驗證 性因素分析以及結構模型分析，以了解本研究各構面之關聯性。
一、 測量模型的評鑑
為提昇本研究之嚴謹性，將測量模型的評鑑分為五個項目：
(一) 常態性檢定
常態性檢定是研究者於資料分析前必須審慎檢視的基本假設，若所處理的資 料包含多個連續性變數時，就必須考量多個連續性變數同時存在的常態性假設。
檢定多元常態性可利用 Mardia(1985)的多元偏態與峰度係數(簡稱 Mardia 係數)。
Bollen(1989)提出「比較 Mardia 係數與觀察變數的數量法」，當 Mardia 係數小於 p(p+2) (p 為觀察變數的數量)，即認為資料樣本具有多元常態性(陳寬裕、王正華，
2010)。
(二) 違犯估計檢驗
在評鑑模式配適度之前，必須先檢查「違犯估計」(offending estimates)，以檢 驗估計係數是否超出可接受的範圍。依據 Hair, Anderson, Tatham and Black(1998) 所提出檢驗違犯估計的項目有：(1)標準化係數超過或太接近 1(大於 0.95)；(2)有負 的誤差變異數；(3)有太大的標準誤(黃芳銘，2006)。
(三) 模型配適度檢驗
在模型配適度(goodness-of-fit)評估方面，若模型配適度愈高，則代表模型的 可用性愈高。測量模型必須由所蒐集的資料驗證其配適度，評鑑模型的優劣與否，
是驗證性因素分析的重要內容。配適度衡量有多種指標，依據 Hair, Anderson, Tatham and Black(1998) 所提出，可分為絕對配適度指標、增值配適度指標、精簡 配適度指標三類，本研究整理表 4-4-1 說明判斷原則： RMSEA (Root Mean Square Error of
Approximation) PNFI (Parsimony-adjusted Normed
Fit Index)
精簡化調整基 準配適度指標
以大於 0.5 為佳
PGFI (Parsimony Goodness of Fit Index)
精簡化配適度 指標
愈接近 1 表示模型愈簡單
(資料來源：本研究整理)
(四) 收斂效度檢驗
收斂效度主要在測試以一個變數發展出的多個問項，最後是否會收斂於一個 因素中。陳寬裕、王正華(2010)建議，收斂效度須同時滿足下列準則：(1)問項的因 素負荷量必須超過 0.5，且於 t 檢定時顯著(Hair et al, 1998)。(2)建構信度必須大於 0.6。(3)每個構面的平均變異數抽取量必須大於 0.5 (Fornell & Larcker, 1981)。
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，完 全標準化係數估計值可用來計算潛在變數的組合信度(composite reliability)，組合信 度也稱為建構信度，可作為衡量潛在變數的信度指標（榮泰生，2011）。陳寬裕、
王正華(2010)也建議，正式問卷宜使用驗證性因素分析來進行建構信度檢驗。
建構信度之公式如下，其中「標準化因素負荷量」也就是標準化迴歸係數表 中的 Estimate 值；「觀察變數的誤差變異量」為 1-(Estimate 值)２。若潛在變數的建 構信度大於 0.6，則表示模式的內在品質良好。
建構信度＝ (標準化因素負荷量)２
／[（ (標準化因素負荷量)２＋ (觀察變數的誤差變異量) ]
另一個與建構信度類似的指標是「平均變異數抽取量」，亦是模式內在品質的 判斷標準之一，其值愈大表示指標變數可解釋潛在變數的程度愈高，若潛在變數 的「平均變異數抽取量」大於 0.5，則表示模式的內部品質很佳。計算公式為：
平均變異數抽取量＝ (標準化因素負荷量２)
／[（ (標準化因素負荷量２ )＋ (觀察變數的誤差變異量) ]
(五) 區别效度檢驗
區別效度是指不同構面間的題項其相關程度應該要低。本研究參考 Hair, Anderson, Tatham and Black(1998)所建議的判斷準則：每一子構面的平均變異數抽 取量的平方根大於各構面相關係數之個數，至少須佔整體比較個數的 75%以上，
二、 驗證性因素分析
驗證性因素分析是根據一定的理論，對潛在變數與觀察變數間的關係做出合 理的假設，並對這種假設進行統計檢驗的統計方法。本研究運用結構方程模式(SEM) 來進行驗證性因素分析，並以 AMOS 作為分析工具。由於 AMOS 對於資料的遺漏 值檢核較嚴謹，因此在進行結構模型分析之前，先將每一題項之遺漏值運用 SPSS 之「遺漏值置換功能」以該題項之平均數取代，再運用 SPSS 的轉換變數功能計算 每一子構面，以便 AMOS 可讀取觀察變數。以下依據上述五個項目進行檢定：
(一) 常態性檢定
本研究採用 Bollen(1989)提出「比較 Mardia 係數與觀察變數的數量法」，當 Mardia 係數小於 p(p+2) (p 為觀察變數個數)，即認為資料樣本具有多元常態性。
以組織學習構面為例，其觀察變數值(即題項)共 16 題，16*18=288 大於圖 4-4-1 組織學習構面之 Mardia 係數 165.989；知識分享題項共 15 題，15*17=255 大於其 Mardia 係數 219.583；組織認同題項共 19 題，19*21=399 大於其 Mardia 係數 197.884；經營績效題項共 5 題，5*7=35 大於其 Mardia 係數 24.278。由以上結果 可研判本研究之資料樣本具有多元常態性，故在進行驗證性因素分析及結構模型 分析時，可以採用「最大概似估計法」(Maximum likelihood)進行分析。
圖 4-4-1 組織學習構面之 Mardia 係數圖
一階之驗證性因素分析
利用一階之驗證性因素分析，可求出各子構面的相關係數。圖 4-4-2 至圖 4-4-5 為本研究四個構面之「一階驗證性因素分析圖」：
圖 4-4-2 組織學習＿一階驗證性因素分析圖
圖 4-4-3 知識分享＿一階驗證性因素分析圖
圖 4-4-4 組織認同＿一階驗證性因素分析圖
圖 4-4-5 經營績效＿一階驗證性因素分析圖
二階之驗證性因素分析
由於本研究之四個構面包含 1~3 個子構面，且每個子構面各有若干問項，因 此其驗證性因素分析圖應為二階。圖 4-4-6 至圖 4-4-9 為本研究四個構面之「二階 驗證性因素分析圖」。
圖 4-4-7 知識分享＿二階驗證性因素分析圖
圖 4-4-8 組織認同＿二階驗證性因素分析圖
圖 4-4-9 經營績效＿二階驗證性因素分析圖
(二) 違犯估計檢驗
變 項 因素負荷量 標準誤
t 值
測量誤差變異數變 項 因素負荷量 標準誤
t 值
測量誤差變異數(三) 模型配適度檢驗
依上述模型配適度指標判斷原則，整理本研究之二階結構原始模型配適度指 標檢定結果如表 4-4-3，結果顯示：
1. 絕對配適度指標方面：
四個構面的二階模式之卡方值皆過大，導致此結果的主要原因是因為樣本數
過大時，很容易使卡方值相對增加。所以一般透過 SEM 分析時，會另外檢測2/df 的值，若此值小於 5 仍屬可接受範圍。此外，四個構面之 GFI 皆符合配適標準；
但組織學習之 RMR 未符合標準，其餘三個構面配適度良好；知識分享之 RMSEA 符合標準，其餘三構面尚須修正。
2. 增值配適度指標方面：
四個構面除 NFI 皆符合標準值之外，組織學習及組織認同之 AGFI、CFI、RFI、
IFI 等指標均略低於標準值，表示尚有改善空間。
3. 精簡配適度指標方面：
組織學習、知識分享、組織認同三構面之 PNFI 及 PGFI 皆符合標準，表示其 精簡程度良好。經營績效則未符合標準，尚須修正。
由於本研究四個構面之二階結構原始配適度有部分項目未達可接受範圍，表 示二階結構原始模型中的潛在變數間存在某些問題導致配適度不佳，應該進行模 式調整，因此依據 AMOS 提供之修正指標(Modification Indices)再進行模型之修 正。修正方式係以修正指標最大的值優先進行調整，增列誤差變項間的共變關係，
並以雙箭頭( )表示二變數間具有相關性，雙箭頭旁的數值即是其相關係數。
各構面經過多次修正再反覆執行，直至各項配適度指標皆符合標準值為止；
惟其中經營績效之精簡配適度指標 PNFI 及 PGFI 仍未達 0.5 之標準值，但已相當 接近，而其他配適度指標均已達到良好的配適範圍內。修正後之二階驗證性因素 分析圖如圖 4-4-10 至圖 4-4-13，再將修正後之二階模型檢定結果並列於表 4-4-3。
圖 4-4-11 知識分享＿修正後之二階驗證性因素分析圖
圖 4-4-12 組織認同＿修正後之二階驗證性因素分析圖
圖 4-4-13 經營績效＿修正後之二階驗證性因素分析圖
表 4-4-3
(四) 收斂效度檢驗
依據上述公式整理本研究二階模式四構面之建構信度及平均變異數抽取量如 表 4-4-4 所示。
表 4-4-4
建構信度檢定表
構面 子構面 題數 建構信度 平均變異抽取量
組織學習
開放心智 7 0.945 0.712 學習承諾 5 0.865 0.566 分享願景 4 0.902 0.698 知識分享 知識分享意願 8 0.959 0.746 知識分享行為 7 0.939 0.689
組織認同
忠誠度 10 0.928 0.568 相似性 6 0.916 0.646 成員感 3 0.742 0.501 經營績效 財務性績效 5 0.912 0.677 (資料來源：本研究整理)
依收斂效度準則觀察表 4-4-2，各題項的標準化因素負荷量皆超過 0.5，且 t 值 皆大於 1.96，故皆呈顯著；另觀察表 4-4-4，所有子構面之建構信度介於 0.742～0.959 之間，皆大於 0.6；平均變異數抽取量介於 0.501～0.746 之間，皆大於 0.5，故符合 收斂效度的檢驗標準，表示本研究二階模式的內在品質良好。
(五) 區別效度檢驗
依據上述區別效度的判斷準則，先以 SPSS 進行各子構面 Pearson 相關係數之 分析，並由表 4-4-4 建構信度驗證表計算平均變異抽取量之平方根，整理區別效度 檢定表如表 4-4-5。觀察該表可知，各構面之平均變異數抽取量的平方根介於 0.708
～0.864 之間，且均大於各構面間的相關係數，符合區別效度的驗證標準，表示本研 究之量表具有區別效度，證明測量模型的內在品質良好。
表 4-4-5
區別效度檢定表 構面 題
數
相關係數
A B C D E F G H I
A 開放心智 7 0.844
B 學習承諾 5 0.403** 0.752
C 分享願景 4 0.762** 0.443** 0.836
D 知識分享意願 8 0.381** 0.613** 0.378** 0.864
E 知識分享行為 7 0.518** 0.539** 0.452** 0.704** 0.830
F 忠誠度 10 0.524** 0.570** 0.479** 0.664** 0.658** 0.754
G 相似性 6 0.695** 0.399** 0.628** 0.478** 0.545** 0.735** 0.804
H 成員感 3 0.420** 0.314** 0.400** 0.506** 0.477** 0.608** 0.610** 0.708
I 財務性績效 5 0.357** 0.251** 0.332** 0.302** 0.341** 0.379** 0.469** 0.345** 0.823 (資料來源：本研究整理)
註 1：取變數之平均數為量表中各構面之所有題項的加總平均值。
註 2：對角線之值為該變數之平均變異抽取量的平方根，該值應大於非對角線之值。
註 3：**在顯著水準 α=0.01 時，變數間之相關係數達顯著水準。
經過上述一階及二階模型的評鑑，從違犯估計檢驗、模型的配適度檢驗、各題 項的標準化迴歸係數、收斂效度與與區別效度的驗證，再經過修正模式後重新進行 驗證，整體而言，四個構面的內在及外在品質良好，適合進一步進行結構模型分析，
並驗證各潛在變數間的因果關係。
三、 結構模型分析
本研究以 AMOS 軟體進行整體結構模型圖之繪製，圖中以橢圓形 表 示者為「潛在變項」，無法直接測量，只能以間接的方式推論，如「組織學習」、「知 識分享」、「組織認同」、「經營績效」等構面；矩形 表示「觀察變項」，可以測 量獲得數據，轉化為量化資料，如「開放心智」、「學習承諾」、「分享願景」等；圓 形 表示「誤差變異項」，即觀察變項無法被其潛在變項解釋的變異，如 e1、e2；