第四章 研究結果與討論
第二節 正向心理介入方案、正向因應策略與主觀幸福感的結構方程式模
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第二節 正向心理介入方案、正向因應策略與主觀幸福感 的結構方程式模型之建立
本研究正式樣本以 130 位大學生為對象，進行模式之建立。首先針對樣本 資料進行篩檢，檢測是否為常態分配，以作為估計方法的參考依據。本研究前 測與後測量表的各個觀察變項的偏態絕對值介於 .023 至 2.055 之間，峰度絕對 值介於 .003 至 4.995 之間，若以 Curren、West 與 Finch 所界定的偏態絕對值介 於 2.00 至 3.00，且峰度絕對值介於 7.00 至 21.00 為中等嚴重偏離常態（余民 寧，2006：194）的指標來看，本研究的樣本資料大抵上符合常態分配的性質，
因此測量模式與結構模式的分析皆可採用最大概似法(Maximum Likelihoo, ML) 作為估計參數的方法。
在模式建立上，本研究依據 Aderson 與 Gerbing (1988)所提出的「兩階段 法」(two-step approach)執行分析，因為當觀察變項無法有意義地測量潛在變項 時，由理論所建構出來的潛在變項間的關係，將難以獲得有效的實證（余民 寧，2006）。首先，使用驗證性因素分析檢視觀察變項對所欲測得的潛在變項之 間是否達到適配，以確定是否能夠有效地蒐集到潛在變項的資料。再者，針對 結構模式進行各潛在變項之間的路徑分析，以檢定各潛在變項之間路徑關係的 適配情形。
一、測量模式之建立
（一）正向心理介入方案
本研究所實施的五種正向心理介入方案均為質性資料，包含練習後的心 得、練習紀錄等。為建立測量模式之需要，因此將大學生的練習結果轉換為量 化分數，每種正向心理介入方案的總分最高為 2 分，最低為 0 分，五種正向心 理介入方案總分合計最高為 10 分，最低為 0 分。而在結構模式中，正向心理介
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次，參考 LISREL 所提供的修正指標(modification index, MI)與估計參數改變量 (expected changes)，皆無顯示需要修正變項的地方，所以不再斟酌修改測量模‧ 國
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圖 4-1. 主觀幸福感量表的驗證性因素分析路徑關係圖
根據測量模式的結果顯示，三個潛在變項「心理幸福感」、「社會幸福感」
與「情緒幸福感」背後仍有共同因素可以出取出來，即「主觀幸福感」潛在因 素，如圖 4-1.。因此，本研究的「主觀幸福感」屬於二階三向度的構念。本研 究以主觀幸福感量表的第 1 至第 18 題，作為「心理幸福感」的觀察變項；第 19 至 33 題，作為「社會幸福感」的觀察變項；第 34 至 39 題，作為「情緒幸 福感的」的觀察變項。在結構模式中，分別以 Y1、Y2、Y3，代表觀察變項第 1 至 39 題的題目，如表 4-9 所示。
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表 4-9
主觀幸福感測量模式因素、觀察指標及結構模式觀察變項編號表
因素 觀察指標 量表題號 結構模式觀
察變項編號
主觀幸福感
心理幸福感
(1、2、3、4、5、6、7、8、9、10、11、12、13、14、
15、16、17、18) 十八題後測總分減前測總分所得的差 值
Y1
社會幸福感 (19、20、21、22、23、24、25、26、27、28、29、30、
31、32、33) 十五題後測總分減前測總分所得的差值 Y2 情緒幸福感 (34、35、36、37、38、39) 六題後測總分減前測總分所
得的差值 Y3
（三）正向因應策略
本研究以正向因應策略量表的後測總分減去前測總分所得的改變量進行分 析。由於原始量表 11 道題目只包含一個因素，故在操作上，將正向因應策略第 1 至第 2 題與第 3 至第 4 題，作為推估「正向因應策略 A」潛在變項的 2 個觀 察變項；第 5 至第 6 題與第 7 至第 8 題，作為推估「正向因應策略 B」潛在變 項的 2 個觀察變項；第 9 至第 10 題與第 11 題，作為推估「正向因應策略 C」
潛在變項的 2 個觀察變項。經驗證性因素分析後，正向因應策略量表的測量模 式有不錯的適配度，如表 4-10 所示。就以 RMSEA 所提供的數值為 .089 來 看，該值介於 .08 至 .10 之間代表模式為普通適配，其他適配度指標也顯示不 錯的適配程度；其次，參考 LISREL 所提供的修正指標與估計參數改變量，皆 無顯示需要修正變項的地方。另外，正向因應策略量表的驗證性因素分析路徑 關係圖，如圖 4-2 所示。
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表 4-10
正向因應策略量表的測量模式適配度指標檢定表 指
標
χ2 DF χ2/df GFI AGFI RMR SRMR RMSEA NFI NNFI 檢
定 結 果
12.21 6 2.02 .97 .89 .036 .036 .089 .96 .94
指 標
CFI IFI RFI PGFI PNFI Model AIC Model CAIC CN 檢
定 結 果
.98 .98 .89 .45 .28 60.62 42.11 100.12
圖 4-2. 正向因應策略量表的驗證性因素分析路徑關係圖
根據測量模式的結果顯示，三個潛在變項「正向因應策略 A」、「正向因應 策略 B」與「正向因應策略 C」背後仍有共同因素可以出取出來，即「正向因
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應策略」潛在因素，如圖 4-2。本研究以正向因應策略量表的第 1 至第 6 題，作 為「正向因應策略前六題」的 1 個觀察變項；第 7 至 11 題，作為「正向因應策 略後五題」的 1 個觀察變項。在結構模式中，分別以 Y4、Y5，代表 2 個觀察 變項第 1 至 11 題的題目，如表 4-11 所示。
表 4-11
正向因應策略測量模式因素、觀察指標及結構模式觀察變項編號表
因素 觀察指標 量表題號 結構模式觀
察變項編號
正向因應策略
前六題 (1、2、3、4、5、6)
前六題後測總分減前測總分所得的差值 Y4 後五題 (7、8、9、10、11)
後五題後測總分減前測總分所得的差值 Y5
二、結構模式之建立
本節提出正向心理介入方案、正向因應策略與主觀幸福感的結構方程式模 型，投入之各觀察變項的相關係數矩陣表 4-12，X1 為「正向心理介入方案」、
Y1 為「心理幸福感」、Y2 為「社會幸福感」、Y3 為「情緒幸福感」、Y4 與 Y5 為「正向因應策略」，由於正向因應策略沒有分量表，由 11 道題目組成，故拆 成前六題與後五題，以形成 Y4 與 Y5 兩個觀察變項。
表 4-12
結構模式各觀察變項的相關係數矩陣( N = 130)
變項 X1 Y1 Y2 Y3 Y4 Y5
X1 1.000
Y1 0.197* 1.000
Y2 0.263** 0.554** 1.000
Y3 0.118 0.371** 0.367** 1.000
Y4 0.229* 0.303** 0.231* 0.352** 1.000
Y5 0.184 0.238* 0.092 0.300** 0.661** 1.000
*p < .05; **p < .01
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經分析結果發現，本研究的正向心理介入方案、正向因應策略與主觀幸福 感的結構方程式模型，從整體適配度檢定來看，結構模式的χ2 = 12.41，df =7，
p < .05，RMSEA = .077，表示理論模型與觀察資料達到適配，其他適配指標檢 定如表 4-13 所示。整體而言，本研究理論架設之結構模式可被研究資料支持，
故本研究以此結構模式為「正向心理介入方案、正向因應策略對主觀幸福感影 響」之最終模式。
表 4-13
正向心理介入方案、正向因應策略與主觀幸福感量表之結構模式適配度指標檢定 表
指標 χ2 DF χ2/df GFI AGFI RMR SRMR RMSEA NFI NNFI 檢定
結果
12.41 7 1.77 .97 .91 .64 .06 .077 .93 .93
指標 CFI IFI RFI PGFI PNFI Model AIC Model CAIC CN 檢定
結果
.97 .97 .86 .32 .44 39.71 93.85 193.05
圖 4-3 為正向心理介入方案、正向因應策略與主觀幸福感之標準化結構模 式圖。在路徑係數方面，首先，正向心理介入方案與主觀幸福感三個潛在變項 之間的路徑係數為 .21，t 值為 2.05，已達 .05 顯著水準；再者，正向心理介入 方案與正向因應策略兩個潛在變項之間的路徑係數為 .24，t 值為 2.67，已達.05 顯著水準；最後，正向因應策略與主觀幸福感三個潛在變項之間的路徑係數 為 .37，t 值為 2.76，已達 .05 顯著水準。上述結果顯示，本研究的假設路徑已 達顯著水準，且符合理論的假設方向，亦即說明結構模式的適配程度已接近理 想程度，所以本研究以此模式作為最終結構模式，表 4-14 為最終結構模式的完 全標準化估計參數、顯著性考驗及標準誤表。
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圖 4-3. 正向心理介入方案、正向因應策略與主觀幸福感之最終結構模式圖（標準化 估計參數）
表 4-14
最終結構模式的完全標準化估計參數、顯著性考驗及標準誤表 參數 完全標
準化估 計值
標準誤 t 值 參數 完全標 準化估 計值
標準誤 t 值
λ
x11 1.00 .16 16.12* β21 .37 .14 2.76*λ
y11 .75 --- --- δ1 .00 --- .00*λ
y21 .72 .72 5.46** ε1 .44 4.08 4.21*λ
y31 .53 .44 4.76 ε2 .48 3.06 4.70*λ
y42 .96 --- --- ε3 .72 1.61 6.99*λ
y52 .69 .38 4.08* ε4 .07 1.63 .33 γ11 .21 .10 2.05* ε5 .53 .65 4.23*γ21 .24 .10 2.67*
註 1：---為參照指標，因此未進行估計。
註 2：*p < .05; **p < .01
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三、最終結構模式的適配度檢定
本研究依據余民寧（2006）對模式適配度檢定所提出的建議，依最終結構 模式的基本適配度、整體適配度、比較適配度、精簡適配度及內在結構適配度 指標進行討論。
（一）基本適配度指標
由表 4-14 可知，本研究各參數的標準誤介於 .10 至 4.08 之間，誤差變異數 (δ、ε)除了 ε4之外，其餘誤差變異數皆為正值且達顯著水準；在因素負荷量 上，γ11、γ21與β21偏低之外，其餘皆介於理想值 .50 至 .95 間；估計參數間相 關的絕對值並未太接近 1。
（二）整體適配度指標
1. χ2 (chi-square)：當卡方值檢定未達顯著時，表示理論模式與樣本資料適 配。本研究的χ2為 12.41，p < .05 未達顯著水準，因此可以合理推論本研 究所提出的理論模式與樣本資料呈現適配，以下再以其他適配度指標列為 參考依據。
2. GFI (goodness-of-fit index)：GFI 為整體適配度指標之一，係指理論模適能 夠解釋的變異量與共變量，理想值為 .90 以上，本研究的 GFI 為 .97。
3. AGFI (adjusted goodness-of-fit index)：AGFI 為修正的適配度指標，係指在 加入自由度數量的考量下，理論模式所能夠解釋的變異量與共變量，理想 值為 .90 以上，本研究的 AGFI 為 .91。
4. RMR (root-mean-square residual)：此為均方根殘差，係指殘差的大小，其 值愈小，代表模式適配度愈高，可接受的範圍在 .05 以下，本研究的 RMR 為 .64。
5. SRMR (standardized root-mean-square residual )：此為標準化的均方根殘
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差，理想值在 .05 以下，本研究的 SRMR 為 .06。
6. RMSEA (root-mean-square error of approximation)：此為均方根近似誤，係 指理論模式與完美契合模式之間的差值。在模式完全適配母群體的情形 下，其值為 .077，良好適配的理想值在 .05 以下，介於 .05 至 .08 之間為 合理適配，介於 .08 至 .10 之間為普通適配，大於 .10 以上為不良適配。
本研究的 RMSEA 為 .077，屬於合理適配範圍。
（三）比較適配度指標
1. NFI (normed fit index)：此為正規化適配指標，係指比較理論模式與虛無模 式(null model)之間的卡方值差距，其值介於 0 至 1 之間，理想值為 .90 以 上，本研究的 NFI 為 .93。
2. NNFI (non-normed fit index)：此為非正規化適配指標，藉以比較兩種對立模 式之間的適配程度，其值介於 0 至 1 之間，理想值為 .90 以上，本研究的 NNFI 為 .93。
3. CFI (comparative fit index)：此為比較適配指標，用來比較一連串的模式，
其值介於 0 至 1 之間，理想值為 .90 以上，本研究的 CFI 為 .97。
4. IFI (incremental fit index)：此為增值適配指標，作為修正後的 NFI，其值介 於 0 至 1 之間，理想值為 .90 以上，本研究的 IFI 為 .97。
5. RFI (relative fix index)：此為相對適配指標，係指理論模式與虛無模式之間 相互比較而來的適配度，其值介於 0 至 1 之間，理想值為 .90 以上，本研 究的 RFI 為 .86。
（四）精簡適配度指標
1. PGFI (parsimony goodness-of-fit index)：此為精簡適配指標，由 GFI 指標修 改而來，其將模式的複雜度因素納入考量，判斷模式精簡的程度，其值介
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於 0 至 1 之間，愈接近 1 則代表愈適配，一般而言，可接受的數值大 於 .50，本研究的 PGF 為 .32。
2. PNFI (parsimony normed fit index)：此為精簡正規化適配指標，由 NFI 指標 修改而來，其納入自由度的數目估計，藉以判斷模式的精簡程度，其值介
2. PNFI (parsimony normed fit index)：此為精簡正規化適配指標，由 NFI 指標 修改而來，其納入自由度的數目估計，藉以判斷模式的精簡程度，其值介