第四章 資料分析
4.3 測量模型的驗證
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4.2.3「e 生活品質」與生活品質感知描述性統計
在 e 生活品質感知部份，填答者平均認為網路讓生活變得比以前快樂一些[快 樂程度(M = 2.83)]，但對於網路上的資訊[資訊信任(M = 3.14)]及所認識的朋友[人 際信任(M = 2.72)]皆不太相信；在實體生活品質的感知部分，填答者平均認為上 網後，與家人相處時間[家人相處時間(M = 2.64)]相較於與朋友的相處時間[朋友 相處時間(M = 2.73)]減少較多，會有這樣的結果或許是個人在與朋友相處的同時 也利用行動戴具上網，而在家中上網的過程會減少與家人的對話交流，而填答者 普遍對於目前的生活不是很安心[生活安心(M = 2.21)]，認為一般人都不太能信任 [人際信任(M = 2.67)]，可見不管是對於網路及實體的生活品質感受，除了有網路 後生活比起以前更快樂一些外，其他對於網路資訊、朋友或是目前所處的環境中，
填答者平均的主觀感受都呈現較負面的情況（不信任、不安心等），如表 14 所示。
表 18：「e 生活品質」與生活品質感知各衡量變項描述性統計分析表 潛在變數 衡量變數 M SD 計分方式
e 生活品質 Y6網路快樂程度 2.83 0.81 1=比以前快樂很多；2=比以前快 樂一些；3=比以前不快樂一些；
4=比以前不快樂很多
Y7網路資訊信任 3.14 0.76 1=全部不可信；2=少部分可信；
3=一半可信一半不可信；4=大部 分可信；5=全部可信
Y8網路人際信任 2.72 0.64
生活品質 Y9家人相處時間 2.64 0.7 1=增加很多；2=減少一些；3=差 不多；4=增加一些；5=增加很多 Y10朋友相處時間 2.73 0.77
Y11生活安心 2.21 0.72 1=非常不安心；2=不安心；3=安 心；4=非常安心
Y12人際信任 2.67 0.58 1=非常不同意；2=不同意；3=同 意；4=非常安心
註：N = 240
4.3 測量模型的驗證
測量模型的驗證主要在檢視模型中的各項目的品質為何，驗證測量變項是否 具有一致性及解釋潛在變項的程度，即所謂的信效度，在 SEM 分析中，本研究 分別針對內衍測量變項(Y)與內衍潛在變項(η)及外衍測量變項(X)與外衍潛在變
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項(ξ)進行驗證性因素分析(Confirmatory Factor Analysis, CFA)計算出因素負荷量
(λ)瞭解各衡量變項可解釋潛在變項的程度，透過平均萃取變異量(Average
Variance Extracted, AVE) 檢視 潛 在 變項 效度 ；另 採用多 元相關 平 方 (Squared Multiple Correlations, SMC)衡量各個衡量變項的信度，亦使用組成信度(Construct Reliability, CR)13進行潛在變項的信度分析。在模型驗證前，本研究先就各測量變 項之遺漏值採平均數取代法，將遺漏發生的變項平均數作為該填答者之答案。
4.3.1 內衍測量模型
此部分包含 4 個內衍潛在變項，分別為電子化政府服務的「滿意度(η1)」、「使 用效益(η2)」及「e 生活品質(η3)」、「生活品質(η4)」與 12 項(Y1~Y12)衡量變項，整 體內衍測量模型分析如表 15 所示，以下就各個潛在變項分別說明。
1. 「滿意度(η1)」構面共有兩題(Y1~Y2)，λ 皆大於 0.5，且都具有統計上的顯著 水準，顯示滿意度對「Y1資訊滿意」及「Y2服務滿意」都有顯著影響，雖𝑌𝑌2的 SMC 小於 0.5，但λ 為 0.67，被η1解釋程度仍屬可接受的範圍（邱皓政，2011）， 故本研究仍保留 Y1及 Y2做為續分析，η1的 CR、AVE 皆大於 0.5，顯示該潛 在變項整體信效度都有一定的水準內。
2. 「使用效益(η2)」構面共有三題(Y3~Y5)，經 CFA 分析後，「Y3服務是否變多」
與「Y5機關多寡」的λ 分別為 0.41 與 0.38，低於 0.5 標準，但 Y3比起 Y5對 使用效益的影響較大，考量潛在變項須至少有兩個以上測量指標，保留 Y3， 將 Y5刪除；刪除後重新進行 CFA，雖 Y3的λ 仍為 0.36，SMC 也未達 0.5 的 標準，但 CR 為 0.42，將近 0.5 標準，也使 AVE 從原先 0.22 提升至 0.28，
故仍採「Y3服務是否變多」及「Y4手續繁簡程度」兩項衡量變項。
13SMC = λi 2/(λi
2 + δi)；AVE = ∑�λi2� / 𝑁𝑁；CR = (∑ λi)2 / (∑ λi)2 + ∑ δi，λ 為測量變項的因素 負荷量，N 為測量變項的數目，δ 為測量誤差。SMC 建議在 0.5 以上(Fornell & Larcker, 1981)；
AVE、CR 建議在 0.5 以上(Hair et al., 2006)。
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3. 「e 生活品質(η3)」構面共有三題(Y6~Y8)，其中本研究認為「Y6網路快樂程 度」為衡量 e 生活品質的重要變項，惟據分析結果 Y6之λ 為負值為-0.00，
已將其反向計分處理，但構面的 λ 須為正值（張偉豪，2011），故仍將其刪 除，重新進行 CFA 後，雖「Y8網路人際信任」的λ、SMC 仍未達 0.5 標準，
但具有統計上的顯著水準，且η3的 CR 提升至 0.58，AVE 為 0.45 將近 0.5 的 標準，本研究認為屬可接受的範圍內，故採「Y7 網路資訊信任」及「Y8 網 路人際信任」衡量。
4. 「生活品質(η4)」構面共有四題(Y9~Y12)，雖「Y11生活安心」及「Y12人際信 任」的λ分別為 0.03、0.14，皆未達 0.5 標準，且未具有統計上的顯著水準，
代表生活品質對生活安心以及人際信任未顯著影響，但「Y12 人際信任」的 t 值為 1.91，將近 1.96 顯著水準，且本研究認為在衡量生活品質時，不應僅 侷限於「Y9家人相處時間」及「Y10朋友相處時間」變化程度，更應了解填 答者對於實體生活的情緒感受為何，故僅將 Y11刪除，保留 Y12，經 CFA 重 新分析後，Y12的λ 仍未達 0.5 標準，但已達統計顯著水準，且η4的 CR 由原 先的 0.49 提升至 0.59，AVE 由 0.29 至 0.38。
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表 19：內衍測量模型分析
*p ＜0.05
η Y 修正前
備註 修正後
𝜆𝜆 t 值 SMC CR AVE 𝜆𝜆 t 值 SMC CR AVE
滿意度(η1) Y1資訊滿意 0.83 9.86* 0.68 0.72 0.57 未修正 0.86 9.63* 0.74 0.73 0.58
Y2服務滿意 0.67 8.59* 0.45 0.64 8.08* 0.41
使用效益(η2) Y3服務是否變多 0.41 4.86* 0.17 0.45 0.22 刪除 Y5 0.36 4.16* 0.13 0.42 0.28
Y4手續繁簡程度 0.59 6.44* 0.35 0.66 5.37* 0.44
Y5機關多寡 0.38 4.54* 0.14 - - -
e 生活品質(η3) Y6網路快樂程度 -0.00 -0.06* 0 0.42 0.3 刪除 Y6 - - - 0.58 0.45
Y7網路資訊信任 0.89 3.03* 0.79 0.88 3.03* 0.47
Y8網路人際信任 0.34 2.67* 0.12 0.35 2.68* 0.18
生活品質(η4) Y9家人相處時間 0.64 5.68* 0.41 0.49 0.29 刪除 Y11 0.66 6.04* 0.44 0.59 0.38
Y10朋友相處時間 0.85 6.14* 0.72 0.82 6.45* 0.67
Y11生活安心 0.03 0.36* 0.00 - - -
Y12人際信任 0.14 1.91* 0.02 0.15 1.98* 0.02
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綜上，在內衍測量模型中，共刪除「Y5機關多寡」、「Y6網路快樂程度」、「Y11
生活安心」三題，其中 Y5、Y6皆為反向題，𝜆𝜆分別為 0.38 及-0.00，本研究推測或 許有些填答者沒有意會出題目為反向題，而有些填答者則有，雖已將兩題反向計 分，但仍得到較低的𝜆𝜆，而予以刪除；另在「e 生活品質(η3)」的衡量變項下，推 測因分別採用次級資料中的網路信任及生活滿意度不同構面下的衡量題目，才造 成 Y11的𝜆𝜆過低為 0.03，仍將其刪除以提高η3的信效度。在修改後的內衍測量模型 中，雖有些變項仍未達到標準，但各個變項的λ、CR、AVE 皆盡量趨於標準內。
4.3.2 外衍測量模型
外衍測量模型包含 5 個潛在變項，分別為電子化政府服務的「資訊品質(ξ1)」、
「服務品質(ξ2)」及個人所從事的「網路人際(ξ3)」、「網路消費(ξ4)」、「資訊搜尋 (ξ5)」等行為與外衍測量變項(X1~ X17)，其分析結果如表 16 所示。
1. 「資訊品質(ξ1)」構面共有兩題(X1~ X2)，「X1資訊相信程度」及「X2資訊可 靠程度」之λ 皆大於 0.5，並達到統計上的顯著水準，SMC、CR、AVE 皆有 達到 0.5 的標準，故本研究保留 X1、X2做後續分析。
2. 「服務品質(ξ2)」構面共有三題(X3~ X5)，其中「X5服務聯繫性」的λ 雖未達 0.5 以上的標準，同時 SMC 低於 0.5，缺乏信度指標，但當使用者對線上服 務有問題時，是否容易找到承辦人來解決，本研究認為電子化政府在網路上 提供服務的聯繫性有一定的重要性，故將X5保留，ξ2的 CR 為 0.68 大於 0.5，
AVE 為 0.41，將近 0.5 的標準，因此本研究使用「X3服務流程」、「X4服務 處理速度」、X5三項衡量變項。
3. 「網路人際(ξ3)」構面共有三題(X6~X8)，「X8使用 Facebook」的λ 值低於 0.5，
SMC 亦未超過 0.5 的標準，但ξ3對使用 Facebook 的頻率有顯著影響(t = 6.14
＞ 1.96)，且據 X8的 M = 5.12 得知，填答者平均每天都會使用 Facebook，
使用過程中可透過線上即時軟體與朋友聊天且同時可關注使用者好友的動 態，可見使用 Facebook 頻率為個人在網路上的人際交流的重要管道之一，
故本研究將 X8保留。ξ3的 CR 為 0.68 大於 0.5，AVE 為 0.42，將近 0.5 的標 準，本研究仍使用「X6使用線上通訊軟體」、「X7使用網路打電話」、X8衡量。
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4. 「網路消費(ξ4)」構面共有三題(X9~X11)，「X9商品資訊」、「X10買東西」、「X11
拍賣東西」λ 值皆大於 0.5 並具統計上的顯著水準，X9、X10的 SMC 都有達 到 0.5 標準，僅 X11的 SMC 為 0.38 小於 0.5，但整體ξ4的 CR、AVE 皆達 0.5 屬可接受範圍，具有信效度水準，本研究仍保留 X11，並與 X9、X10作為ξ4的 衡量變項。
5. 「資訊搜尋(ξ5)」構面共有六題(X12~X17)，在檢視「X12 網路學習」、「X13 工 作資訊」、「X14藝文資訊」、「X15旅遊資訊」、「X16健康資訊」、「X17居家資訊」
各信效度指標後，雖 X12、X13的 λ 值未達 0.5 標準，SMC 僅 X17為 0.59 達 0.5 的標準，整體 AVE 為 0.33，但 CR 值為 0.74，顯示各衡量變項具有一致 性，且都達統計上的顯著意義，表示個人在網路上搜尋資訊對各衡量變項會 有顯著影響，且在網路上搜尋生活資訊包含生活中各個面向的資訊，並非僅 單一衡量某一面向的資訊搜尋頻率，因此本研究仍保留 X12至 X17衡量變項。
表 20：外衍測量模型的分析
ξ X λ t 值 SMC CR AVE
資訊品質(ξ1) X1資訊相信程度 0.80 7.31* 0.64 0.81 0.67 X2資訊可靠程度 0.84 7.43* 0.71
服務品質(ξ2) X3服務流程 0.67 7.89* 0.45 0.68 0.41 X4服務處理速度 0.78 8.57* 0.61
X5服務聯繫姓 0.41 5.49* 0.17
網路人際(ξ3) X6使用線上通訊軟體 0.77 10.09* 0.6 0.68 0.42 X7使用網路打電話 0.69 9.21* 0.47
X8使用 Facebook 0.44 6.14* 0.2
網路消費(ξ4) X9商品資訊 0.75 11.93* 0.56 0.75 0.5 X10買東西 0.75 12.00* 0.56
X11賣東西 0.62 9.46* 0.38
資訊搜尋(ξ5) X12網路學習 0.34 4.89* 0.12 0.74 0.33 X13工作資訊 0.34 4.83* 0.12
X14藝文資訊 0.63 9.91* 0.4 X15旅遊資訊 0.66 10.46* 0.44 X16健康資訊 0.59 9.10* 0.35 X17居家資訊 0.77 12.63* 0.59
*p ＜ 0.05
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在外衍測量模型中，「X5服務聯繫性」、「X8使用 Facebook」、「X12網路學習」、
「X13工作資訊」的λ 較低，分別為 0.41、0.44、0.34、0.34。X5本研究推測可能 是在衡量電子化政府「ξ2服務品質」時，分別採用次級資料中政治性價值下不同 行政透明（X3服務流程、X4服務處理速度）及行政課責（X5服務聯繫性）指標 下的題目才使 X5的 λ 較低；另在 X8、X12、X13的部分，或許是因為填答者在上 述各衡量變項相較其他同衡量某一概念之衡量變數的認知或行為頻率不同，根據 先前的描述性統計分析可知，在「ξ3網路人際」變項下，填答者在「X8使用 Facebook」
的頻率比起「X6使用線上通訊軟體」、「X7使用網路打電話」高出許多；「ξ5資訊 搜尋」上也是同樣的情況，填答者對於在「X12網路學習」、「X13 工作資訊」頻 率比起「X14藝文資訊」、「X15旅遊資訊」、「X16健康資訊」、「X17居家資訊」還要 低，縱使 X5、X8、X12、X13的λ 未達 0.5 標準，但本研究認為上述衡量變項對服 務品質、網路人際、資訊搜尋為不可或缺的概念，並未針對分析結果進行任何之 修正，皆予以保留作後續的分析。
4.3.3 測量模型適配度
測量模型適配度如表 17 所示，內衍測量模型經由各個信效度指標檢視後刪 除 Y5、Y6、Y11，內衍測量模型整體模型契合度指標，修正前χ2(48, N = 240) = 171.61，
p = 0.000(＜ 0.05)，修正後χ2(21, N = 240) = 54.64，p = 0.000(＜ 0.05)，卡方自由 度比(χ2/df)由 3.57 降至 2.6，達到小於 3 的理想標準，雖在適配指標中的 AGFI = 0.9、NNFI = 0.79、CFI = 0.88 未達標準14，但 RMSEA 為 0.08，該指標為 SEM 中最重要的指標(MacCallum, Browne & Sugawara, 1996)，故內衍測量模型整體適 配度屬可以接受的範圍內。外衍測量模型χ2(109, N = 240) = 165.77，p = 0.000(＜
0.05)，由於各項適配指標皆接近或已達適配標準，本研究將以上述測量模型分析 結果，進行整體（測量模型及結構模型）的模型驗證。
14 MacCallum & Hong (1997)及張偉豪(2011)認為 AGFI、NNFI 大於 0.8 仍屬於可接受的範圍。
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表 21：測量模型適配度指標
適配指標15 內衍測量模型
外衍測量模型 適配標準
修正前 修正後
χ2/df 3.58 2.6 1.52 < 3 RMSEA 0.1 0.08 0.05 < 0.08
GFI 0.89 0.95 0.92 > 0.9 AGFI 0.83 0.9 0.89 > 0.9 NNFI 0.64 0.79 0.94 > 0.9 CFI 0.74 0.88 0.96 > 0.9