正式量表分析

經由上述專家訪談建立量表預試，然後利用 Delphi 問卷調查，前三次及後兩 次專家意見整理，至終意見趨於一致，而發展成正式量表【附錄 5】。

壹、健康科技素養量表內涵因素效度考驗

一般使用因素抽取的主成分因素分析(principal components factor analysis with factor extraction) 及最大概率轉軸(maximum likelihood rotation) 考驗聚歛和區別效 度，並由四項決定規則來確認因素：最小特徵植（minimum eigen value）是 1；每 個指標項目因素負荷量最小是 0.4；簡化因素結構；排除單獨項目的因素(Chou, 2005)。使用所有結構 α 捷徑值高於 0.7 者。每一題項與全量表相關分數低於 0.4 者不再分析，結果可提供相當能支持量表的區別效度。執行結合層面因素分析，

包含使用所有項目以發展研究結構。

本研究利用驗證性因素分析(confirmatory factor analysis, CFA)評估量表之效度 和信度。驗證所觀察的資料是否與所假設的因素結構相符合，或該假設是否能解

圖 4-2 顯示本研究假定技術校院學生健康科技素養(二階因素)之內涵由認知、

p=.269>.001，RMSEA(均方根漸進誤差)為 0.011，表示良好的適配，其 P 值檢定＜

0.05；ECVI＝0.008，小於獨立模式的 ECVI 值。GFI(適配度指標)＝0.99，大於接 受值 0.90，AGFI(調整後適配度指標)＝0.99 亦大於 0.90，表示模式可接受。NFI(基 準適配度指標)＝1.0，NNFI(TLI) (非基準適配度指標)＝1.0，CFI(比較適配度指標)

＝1.0，IFI(增值適配度指標)＝1.0，RFI(相對適配度指標)＝0.99，皆高於 0.90，顯 示模式有良好適配。而 PNFI(精簡非基準適配指標)＝0.33，小於接受值 0.5，PGFI(精 簡適配度指標)＝0.20，小於接受值 0.5。AIC＝18.629，小於獨立模式的 AIC 值。

RMR(殘差均方根)＝0.088，Standardized RMR(標準殘差均方根)＝0.038。Critical N (CN) (樣本適切性) = 5583，遠大於 200。整體而言，本模式具有良好適配。

圖 4-4 創新傾向各因素結構模式

圖 4-4 結構模式修正後適配度檢驗，χ² =3.477，df=3，χ² / df =1.159，p=.324>.001。

RMSEA 為 0.008，表示良好的適配，其 P 值檢定＜0.05；ECVI＝0.011，小於獨立 模式的 ECVI 值。GFI＝0.99，大於接受值 0.90，AGFI＝0.99 亦大於 0.90，表示模 式可接受。NFI＝1.0，NNFI(TLI)＝1.0，CFI＝1.0，IFI＝1.0，RFI＝0.99，皆高於 0.90，顯示模式有良好適配。而 PNFI＝0.30，小於接受值 0.5，PGFI＝0.20，小於 接受值 0.5。AIC＝27.477，小於獨立模式的 AIC 值。RMR＝0.061，Standardized RMR

＝0.038。Critical N (CN) = 5507，遠大於 200。整體而言，本模式具有良好適配。

（三）信念因素分析

RMSEA 為 0.020，表示良好的適配，其 P 值檢定＜0.05；ECVI＝0.008，小於獨立 模式的 ECVI 值。GFI＝1.0，大於接受值 0.90，AGFI＝0.99 亦大於 0.90，表示模 式可接受。NFI＝0.99，NNFI(TLI)＝0.99，CFI＝1.0，IFI＝1.0，RFI＝0.99，皆高 於 0.90，顯示模式有良好適配。而 PNFI＝0.17，小於接受值 0.5，PGFI＝0.10，小 於接受值 0.5。AIC＝20.039，小於獨立模式的 AIC 值。RMR＝0.037，Standardized RMR＝0.038。Critical N (CN) = 4616，遠大於 200。本模式具有良好的適配度。

（四）知識分享因素分析

RMSEA 為 0.000，表示良好的適配，其 P 值檢定＜0.05；ECVI＝0.011，小於獨立 模式的 ECVI 值。GFI＝1.0，大於接受值 0.90，AGFI＝0.99 亦大於 0.90，表示模 式可接受。NFI＝1.0，NNFI(TLI)＝1.0，CFI＝1.0，IFI＝1.0，RFI＝1.0，皆高於 0.90，顯示模式有良好適配。而 PNFI＝0.20，小於接受值 0.5，PGFI＝0.13，小於 接受值 0.5。AIC＝20.039，小於獨立模式的 AIC 值。RMR＝0.008，Standardized RMR＝0.038。Critical N (CN) = 31196，遠大於 200。整體而言，本模式具有良好 的適配。

二、內涵理論依據

效度之評估須包含三種檢定：1.估計規範(有無負的誤差變異數存在，標準化 係數是否超過或太接近 1，是否有太大的標準誤)，若模式之輸出結果有違反估計 規範，必須加以處理；2.整理模式適配度的檢定，通過此一檢定表示模式整體上具 有效度；3.個別變項之效度檢定，檢定項目為標準化參數是否顯著(黃芳 銘，2006)。

本研究的效度考驗以 AMOS 6.0 版，並對照 LISREL 8.80 版之統計軟體運算呈現結 果加以比較。

技術校院學生健康科技素養內涵所依據之理論。透過文獻分析，發現適合於 健康科技環境之理論，主要的有計畫行為理論(TPB)、社會認知論 (SCT)、科技接 受模式(TAM)、創新擴散理論(IDT)、健康信念模式(HBM)。

社會認知論是由Albert Bandura所倡的個人可經由觀察、模仿而學習別人行為 之社會學習論，強調認知的作用而來。因此社會認知是經由觀察學習而對事物的 認識歷程。Bandura認為人類行為的發生，是由內在歷程和外在影響兩者間複雜交 互作用的結果，特別強調個人認知對行為的重要影響；所倡交互決定論(reciprocal determinism)意味個人(P)、行為(B)、環境(E)三者之間，任何兩項都有交互作用存 在。經由觀察而習得的，可以是動作、語言、情感或思考方式的行為。認知著重 自我效能(self-efficacy)，指個人對自己在某種情境下表現某種行為之能力的預 期。自我效能和目標、行為動機，以及其表現的成果，都有密切關係。同時自我 效能信念決定其動機的強度。Bandura晚期的研究聚焦在自我效能與健康的關係。

自我效能確實能強化免疫系統的功能。證據指出壓力過度可能損及免疫系統，而 改善壓力的能力則可能強化免疫系統的功能。由此本研究以社會認知理論引導建 立技術校院學生對健康科技的認知，強調科技化環境下對身體、心靈的保健和醫 療的認知，透過觀察模仿，發揮自我學習效能而來。

創新擴散理論強調創新受制於屬性、相關的利益、相容性、複雜性、可觀察 性、可試驗性、管道等因素左右，意即創新的環境、動機、構思、愛好等因素影 響擴散的層面。科技接受模式意味使用科技時，覺知新科技易用性會影響覺知有 用性，二者交互影響使用態度，覺知有用性、使用態度進而影響使用行為。本研 究以創新擴散理論、科技接受模式引導建立技術校院學生對健康科技的創新環 境、動機、構思、愛好、應用之創新傾向。

健康信念模式主要由四種信念構成：覺知感染性，指個人對罹患疾病的感受；

覺知嚴重性，指個人對罹患疾病之嚴重性的感受，由罹患疾病嚴重情況，同時考 慮該疾病對工作、家庭生活及社會關係所造成的影響；覺知效益性，是個人對疾 病篩檢可接受的信念，及其可能採取的行動是否能降低疾病罹患性及嚴重度的主

觀評估；自覺障礙性，指個人對篩檢過程中，可能存在的的障礙評估。本研究以 健康信念模式引導建立技術校院學生對健康科技信念的覺知預防性、調適性、克 服性、效益性。

計畫行為理論認為人的行為信念所引導，信念產生一個針對行為之喜愛或不 喜愛的態度；規範性信念導致主觀性規範；控制信念產生覺知行為控制。態度面 向行為、主觀性規範和覺知行為控制，而形塑行為的意圖。依一般規則，態度和 主觀規範愈有利，覺知控制愈大，個人意圖解決行為問題愈強，有利於預測問題 的行為。本研究依計畫行為理論建立技術校院學生健康科技知識分享的行為規 範、行為控制、分享態度、分享意圖、分享行為。

三、二階因素模式分析

從表 4-17 可發現標準化參數值皆為正的誤差變異數，介於 0.19～0.90，皆未 超過 0.95，也顯示並無太大的標準誤，因此並無違反估計規範之現象，可以進行 整體模式適配度考驗。

表 4-17 健康科技素養量表一、二階因素模式參數估計表

參數 非標準化參數值 標準誤 t 值 標準化參數值

γ1 1.000 33.46* 0.83

γ2 0.925 0.031 39.37* 0.90 γ3 0.361 0.014 31.42* 0.91 γ4 0.517 0.017 40.36* 0.86 ζ1 9.540 0.566 16.84* 0.65 ζ2 0.856 0.069 13.05* 0.81 ζ3 1.963 0.107 12.43* 0.73 ζ4 3.613 0.277 18.31* 0.71

λ1 5.21 0.72

λ2 3.71 0.017 42.23* 0.87

λ3 4.22 0.019 42.56* 0.87

λ4 2.54 0.012 40.44* 0.82

λ5 4.32 0.76

λ6 3.70 0.019 46.24* 0.83

λ7 3.72 0.019 44.63* 0.87

λ8 3.23 0.016 46.35* 0.87

λ9 3.65 0.020 43.21* 0.82

λ10 1.77 0.72

λ11 2.45 0.042 32.73* 0.89 λ12 2.20 0.042 29.88* 0.60 λ13 2.35 0.046 29.16* 0.53

λ14 2.58 0.81

λ15 2.12 0.015 53.92* 0.83 λ16 2.81 0.019 58.50* 0.93

λ17 2.77 0.020 54.38* 0.86 λ18 1.98 0.017 46.26* 0.74 ε1 23.11 0.745 31.03* 0.46

ε2 4.76 0.191 24.98* 0.26

ε³ 5.79 0.238 24.33* 0.25

ε⁴ 3.02 0.109 27.63* 0.32

ε5 12.14 0.394 30.77* 0.39

ε6 5.18 0.187 27.68* 0.27

ε⁷ 6.35 0.219 28.97* 0.31

ε8 3.89 0.141 27.58* 0.27

ε9 7.15 0.239 29.86* 0.35

ε10 3.64 0.122 29.76* 0.54 ε11 3.83 0.151 25.29* 0.39 ε¹² 5.12 0.175 29.23* 0.51 ε13 6.52 0.218 29.84* 0.54 ε14 2.68 0.092 29.19* 0.29 ε¹⁵ 1.64 0.057 28.55* 0.27 ε¹⁶ 1.89 0.075 25.21* 0.19 ε17 2.70 0.095 28.30* 0.26 ε18 2.54 0.081 31.43* 0.39

在模式整體效度之檢驗方面，表 4-18 經由統計結果發現由於樣本大(3702)，

所累積的卡方(Chi-square)值大(2021.938)，p 值 0.00，達顯著水準，表示假設模型 與觀察值之間有顯著差異。而自由度為 131 與卡方的比值為 15.435＞3。此卡方概 度之檢定容易拒絕模式，因此接受學者之建議，繼續檢定其他的指標，以作綜合 模式適配度判斷（黃芳銘，2006；吳明隆、涂金堂，2006）。可繼續檢定其他的指 標，以作綜合模式適配度判斷。模式經過修正後，卡方值/df＝1.447<3，p＝.004>.001 表示假設模型與觀察值之間沒有顯著差異，模式可以接受【附錄 6】。RMSEA 為 0.012，表示良好的適配，且其 P 值檢定＜0.05；ECVI＝0.097，小於獨立模式的 ECVI 值。GFI＝0.995，大於接受值 0.90，AGFI＝0.991 亦大於 0.90，表示模式可 接受。NFI＝0.997，NNFI＝0.998，CFI＝0.999，IFI＝0.999，RFI＝0.995，皆高於 0.90，顯示模式適配。而 PNFI＝0.573，大於接受值 0.5，PGFI＝0.512，大於接受 值 0.5。AIC＝293.332，小於獨立模式的 AIC 值。均方根殘差(RMR) = 0.108，而 標準化均方根殘差(Standardized RMR) = 0.039＜0.05，表示殘差小，具有良好的適 配程度。由上分析顯示無論絕對適配度、增值適配度、簡約適配度均達到理想值 標準(表 4-18)，意味技術校院學生健康科技量表由二階驗證性因素分析所呈現的建 構效度通過統計上之檢驗，同時模式之內在品質方面，基本適配度指標內各因素 負荷量均達到標準，顯示模式內在品質良好。CN＝2623，大於 200 之建議值。整 體而言，本量表具有整體的建構效度。

表 4-18 二階因素分析適配度檢驗表

各種適配度指標 理想值判斷規準 觀察資料數據 適配度判定

卡方值/df <3 1.497 良好適配

RMSEA 均方根漸進誤差 ＜0.05 0.014 良好適配

RMR 殘差均方根 ＜0.05 0.145 再考慮SRMR

SRMR 標準殘差均方根 ＜0.05 0.039 良好適配

GFI 適配度指標 ＞0.9 0.995 良好適配

AGFI 調整後適配度指標 ＞0.9 0.988 良好適配

NFI 基準適配度指標 ＞0.9 0.996 良好適配

NNFI 非基準適配度指標 ＞0.9 0.998 良好適配

CFI 比較適配度指標 ＞0.9 0.999 良好適配

IFI 增值適配度指標 ＞0.9 0.999 良好適配

RFI 相對適配度指標 ＞0.9 0.993 良好適配

PNFI 精簡非基準適配指標 ＞0.5 0.521 良好適配

PGFI 精簡適配度指標 ＞0.5 0.465 適配

CN 樣本適切性 ＞200 2098 良好適配

利用因素分析，建立構念效度(construct validity)。底下以技術校院學生樣本 3702 份進行每一分測驗(構面)之因素分析。同時分析每一題項與分量表之相關及 因素負荷量(loading)。

四、分量表構念效度分析

（一）健康科技認知（28題）

以KMO取樣適切性檢定(Kaiser-Meyer-Olkin Measure of Sampling Adequacy) 為.958，接近1，球型檢定卡方值為45863.742，達顯著水準(p＜.001)，表示適於進 行因素分析。採主成分分析萃取法，以特徵值＝1為萃取標準，得到5個主要因素，

可稱為謹慎保養、人性顧惜、身心保健、疾病認知、自然醫療，分別可以解釋 36.932%、7.711%、5.396%、3.870%、3.677%的變項變異量，合計57.586%（因素 分析所抽取的因素能解釋全體變異量的比例）。再以最大變異法即直交轉軸，假 設因子之間無相關。利用因素陡坡圖(scree plot)協助決定健康科技認知因素的數 量，當線形趨於平緩時，表示無特殊因素值得抽取。急速上升的情形，表示有特 殊因素存在。認知因素數量及名稱依前Delphi法及驗證性因素分析確定為如表4-19 所述。各分測驗(量表構面)、次構面及各題項，分別列出平均數、標準差、各題 項與總分相關、因素負荷量(主成分分析單一因素原始負荷量)等。

表 4-19 健康科技認知所屬構面及題項因素分析表

構面題項 平均數 標準差 題 項 量

構面題項 平均數 標準差 題 項 量