模型契合評估

所謂「模型契合」，反映的是模型所計算出的共變矩陣與實際觀察所得數據的共變 矩陣，這兩者之間的契合情形，契合度的數值大小，即表示了理論模型與實際情況差異 的多寡（邱浩政，民 92）。因此在測量工具的可靠度通過檢驗之後，接著得對整體模型 的契合度做評估，以決定研究所提出的假設模型是否具有實證的意義。待模型契合度達 適配標準，確立研究模型的適切性之後，方能進一步對模型中的參數做出「較合宜的」

解讀與分析，此時我們也才可以較有信心地說參數代表的特性及其背後的意義足以描述 的卡方值為 1042.50（N=175, df=505, p=.00)，應用在「視訊電話」的卡方值為 842.63（N=164, df=384, p=.00），而應用在「影音串流」服務所得的卡方值為 812.26（N=160, df=357,

p=.00）；模式在三種服務的卡方差異均達顯著，表示假設模型無法有效反應觀察資料。

但若只使用卡方檢驗來評估模型的適切性，得特別注意，因為由卡方值的計算可知，其

會讓卡方值有擴大的效果，因而誤導研究者做模型契合度檢驗的結果（邱皓政，民 92）。

因此，McIver 與 Carmines（1981）則建議可以計算「卡方自由度比」來進行模型契合度 的衡量，此指標不傴可以反映卡方值，也可因應自由度所造成的影響而做調整，是為較 客觀的衡量指標。一般而言，卡方自由度比小於 2 時，表示模型有理想的契合度，而由 表 5 可看出，本研究模型在三種服務的表現上，卡方自由度比分別為 2.06、2.19、2.28，

雖均大於標準值 2，但也差距甚小，因此模型契合還算在可接受的範圍。

此外，幾乎所有 SEM 分析都會報告的契合度指標還有 GFI 和 RMSEA。GFI

（Goodness-of-fit Index）指標，性質類似於迴歸分析的 R²，表示觀察資料的共變數矩陣 可以被假設模型解釋的比例，數值愈大，即表示模型契合度愈佳。但若考慮模型當中估 計參數多寡的影響性，則可以同時使用 PGFI 指數（Parsimony Goodness-of-fit Index）做 參酌（邱皓政，民 92）；一個良好的模型，PGFI 指數應高於 0.5（Mulaik, James, Van Altine, Bennett, Lind, & Stilwell, 1989）。本研究模型在 GFI 的表現雖然不算相當優異（行動網 路：.74，視訊電話：.75，影音串流：.74），但 PGFI 的表現也均有達到.5 以上的水準（行 動網路：.63，視訊電話：.62，影音串流：.61）。

至於 RMSEA（Root Mean Square Error of Approximation, 帄均概似帄方誤根係數），

概念上是在比較假設模型與完全契合模型之間的差距程度，所以數值愈小表示模型契合 度愈好，通常以.08 為門檻，超過.10 則表示模型不理想（McDonald & Ho, 2002；Browne

& Cudeck, 1993）；同時也因其不會受到樣本分配與模型複雜度的影響，這樣的好性質讓 RMSEA 在近年逐漸受到重視與使用（邱皓政，民 92）。而本研究模型的 RMSEA 除了 在行動網路為.08，有到達學者建議的標準值，視訊電話與影音串流則均為略高於門檻 的.09，但也沒超過.10，表現仍不算太差。

綜合以上可知，本研究模型的契合程度，雖不算相當完美，但也有中等以上的水準，

因此可順利進行接下來的參數檢視與分析。另外我們可以發現，本研究模型應用於三種 不同的 3G 服務分別去做分析，此三種服務的內容、功能與性質大相逕庭，但所得到的 模型適配程度卻是大同小異，間接顯示了本研究模型在 3G 情境下的可推廣性及可延伸 性。本研究的各項契合度指標，均可參閱表 5。

表 5 模型契合度指標

行動網路 視訊電話 影音串流 χ² /df 2.06 2.19 2.28 GFI .74 .75 .74 PGFI .63 .62 .61 RMSEA .08 .09 .09