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第二節 測量模式分析
由於 PLS 可以同時處理反應性(reflective)及形成性(formative)之構面，且具有 處理小樣本資料的能力(Chin 1999)。根據 Chin and Newsted (1999)的檢測樣本數 最少要超過 20 即適合用 PLS 進行結構模式分析。本研究有效問卷 21 份，符合 PLS 的操作門檻，適用 PLS 進行結構模式分析。根據 Chin (1998) 的研究 PLS 的 檢測可分為測量模式分析與結構模式分析兩個步驟。測量模式分析的目的是在探 討模式的外部關係，而結構模式分析的目的是在探討模式的內部關係。
我們使用 Bootstrap 方式進行模式的驗證，Bootstrap 是一種無母數的抽樣方 法，其優點是不需對母體做一些預先性的假設，而是對樣本做重新取樣。我們設 定重新取樣次數為 250 次。在一般的情況下，Bootstrap 所提供的近似會比常用 的極限近似來得精確。本研究採用的統計軟體為 VisualPLS 1.04b 版作為測量模 式以及結構模式分析。
表格 5 項目負荷量與信效度資料 (n=21)
構面 項目 負荷量 Cronbach's α 組成信度 (CR) AVE 自我效能 SE2 0.716
0.619 0.848 0.736 SE3 0.745
個人預期產出
PSOE1 0.730
0.860 0.922 0.799 PSOE2 0.952
PSOE3 0.938 成果預期產出 PFOE1 0.904
0.641 0.852 0.742 PFOE2 0.814
情感 AF1 0.578
0.581 0.753 0.753 AF3 0.728
焦慮 AX1 0.854
0.412 0.744 0.606 AX2 0.724
使用意圖
USE1 0.765
0.807 0.893 0.736 USE2 0.931
USE3 0.878
資料來源：本研究整理
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項目負荷量分析
本研究引用專家學者之相關量表，其內容效度與實徵效度已達一定的程度。但是 由於所使用的情境不同，因此為了有效說明各個題項對相關構面的解釋能力，所 以進行了驗證性因素分析。根據 Fornell and Larcker (1981)建議，良好的收斂效度 應該是所有題項的因素負荷量要夠顯著，亦即全部問項均需大於 0.5，故本研究 刪除 SE1、AF2、PFOE3 三個題項，剩餘題項的負荷量如表 6。
表格 6 項目負荷量分析 (n=21)
題號 題項內容 負荷量 保留與否
SE1 我覺得敏捷式開發方法的使用，我可以應付得來 0.357 不保留
SE2 在使用敏捷式開發方法方面我不太需要其他人協助 0.716 保留 SE3 不管是什麼專案，我都能得心應手的使用敏捷式開發方法 0.745 保留 PSOE1 使用敏捷式開發方法可以讓我跟系統開發專業不脫節 0.730 保留 PSOE2 我的職場競爭力會因為使用敏捷式開發方法而增加 0.952 保留
PSOE3 使用敏捷式開發方法使我同儕更肯定我的專業 0.938 保留
PFOE1 使用敏捷式開發方法讓我能更有效的完成指派任務 0.904 保留 PFOE2 使用敏捷式開發方法使我能花一樣的努力，產出更好的成果 0.814 保留 PFOE3 敏捷式開發方法對我開發專案能夠產生如虎添翼的效果 0.441 不保留
AF1 因為使用了敏捷式開發方法，系統開發的步驟很流暢 0.578 保留
AF2 敏捷式開發方法之使用徒增煩惱 0.259 不保留
AF3 使用敏捷式開發方法使得系統實作需要花更多的功夫 0.728 保留 AX1 我不太確定我使用敏捷式開發方法的方式是否正確 0.854 保留 AX2 敏捷式開發方法對我來講是一個不太能掌握的東西 0.724 保留
USE1 將會在未來系統開發時使用敏捷式系統開發方法 0.765 保留
USE2 將會建議未來合作團隊採用敏捷式系統開發方法 0.931 保留
USE3 將會在畢業後將敏捷式系統開發方法建議公司使用 0.878 保留 資料來源：本研究整理
信度分析
信度分析的目的是衡量工具的一致性或穩定性，即對於同一或相似群體進行重複 測量所得結果的一致程度。在刪除不適當的題項後，變數進行 Cronbach's α的 信度分析，根據 Nunnally (1978)之建議，Cronbach's α < 0.35 為低信度，0.35 <
Cronbach's α < 0.70 為中信度，Cronbach's α > 0.70 為高信度。因此若低於 0.35 便需予以拒絕。整體而言，除了個人預期產出與使用意圖高於 0.7 的信度水準外，
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其他構面皆屬於中信度的區間，雖然屬於可接受的範圍，但是也表示出未來問卷 之題項仍有改進的空間，此外根據 Werts, Linn, & Jo¨reskog (1974)的研究當使用 Cronbach's α作為 PLS 的內部一致性檢測時，常會有低估的情況產生，這也可能 是 Cronbach's α較低的原因。另一方面而言，組成信度(Composite Reliability)的 門檻為 0.7，表示該項的相關指標具內部一致性，顯示觀察變項足以反映潛在變 項 (Larcker, 1981)。本研究顯示了信度分析皆具有信度水準，結果如表 5 所示。
效度分析
透過驗證性因素分析我們測量模式的建構效度適用於多重指標的測量情況。此類 效度也有兩個次類型：收斂效度與區別效度，收斂效度主要是評估所有測量問項 彼此之間一致性的程度，區別效度則是測量不同變項間的問項是否具有一定的辨 別程度。個別構面所產生的帄均變異萃取量的門檻為 0.5，表示該指標可以解釋 50%或更多的變異量，代表本研究測量模型滿足收斂的要求，如表 5。另外本量 表的區別效度 AVE 的帄方根，均高於潛在變數間的相關係數，顯示本研究的問卷 具有足夠的區別效度，如表 7。
表格 7 潛在變數間的相關係數
自我效能 個人 預期產出
成果
預期產出 情感 焦慮 使用意圖
自我效能 0.858
個人預期產出 -0.06 0.894
成果預期產出 -0.105*** -0.572* 0.862
情感 -0.254 -0.566* 0.371* 0.792
焦慮 0.036 0.483 -0.572 -0.487 0.778
使用意圖 0.662* 0.124** -0.45 0.431 0.007* 0.858 a.斜對角線之值代表帄均變異抽取量(Average Variance Extracted)之帄方根值。
b.非對角線之值代表各變數之相關係數值。
資料來源：本研究整理
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