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第四章 資料分析

第二節 測量模式分析

年齡層方面,19~28 歲的人數占了總樣本數的 68.7%,資策會 FIND(2014) 的調查報告指出 App 使用族群分布在 17~33 歲,即本研究之樣本年齡層,符合

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在「功能性價值」部分,明顯的被分成兩類,FUN1~FUNC5 之問項是詢問有 關 App 系統品質、使用流暢度相關,而 FUNC6~FUNC9 則是詢問有關 App 內購買 之經濟性價值。因此重新將這兩類根據其性質命名為「金錢性價值」與「品質性 價值」。調整後構念表請見表 4-4。

表 4-4 調整後構念表

構面 題項

品質性價值 使用時感覺品質很一致性 整體設計很優質

使用者介面設計得很順手

雖然好用,但用沒多久就有小瑕疵,例如閃退 執行時的穩定度非常好

金錢性價值 App 內購買的定價合理 App 內購買的錢花得很值得 App 內購買相當經濟實惠

二、測量模式信度、效度分析

效度指的是測量方法能夠準確測出所需量測事物的程度。信度是指一份衡量 工具所測得分數之穩定性與可靠度,也就是測量的一致性程度,信度越高則變數 間的一致性越高。本研究藉由Cronbach's α 係數、組成信度、區別效度與收斂效 度評估模型的內在品質。

檢測問卷的信度,各構面檢測結果整理如表 4-5、表 4-6 所示。Cronbach’s α 值若大於 0.6 表示具有一定的可信度,而大於 0.8 以上則表示問卷具有高度的

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信度,本研究所有構面之信度皆超過 0.6,除了新奇性為 0.549(網絡類)有點稍微 不理想外,其他皆超過 0.7,可以說明本研究具有高度的可信度。而收斂效度方 面,為了確保多重題項均為衡量單一構面的相符程度,以平均變異萃取量值(AVE) 為判斷標準,其值必須大於 0.5 以上,才能視為可接受的收斂效度標準。此外,

組合信度(Composite Reliability, CR)的值需達 0.6 以上才代表具有一定的水準,

而 0.8 以上表示良好。收斂效度的檢驗可透過因素負荷量檢視,若值大於 0.5 便可視為達到可接受的收斂效度水準(Nunnally, 1978)。除了經由檢視因素負荷量 外,收斂效度尚可透過平均變異萃取量(AVE)作為評斷標準,其值必須大於 0.5 以上,才能視為可接受的收斂效度標準(Fornell & Larcker, 1981)。本研究正式問 卷所有構面之平均變異量(AVE)以及因素負荷量皆有大於 0.5,代表本研究的收 斂效度有達到標準。

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區別效度方面,量測題項對於潛在變數解釋力必須強於解釋其他潛在變數的 能力,因此各構面 AVE 值的平方根需大於此構面與其他構面相關係數的絕對值,

區別效度整理表如表 4-7、表 4-8 所示。由表 4-7、表 4-8 顯示出每一構面 AVE 值的平方根皆大於各構面間的相關係數,表示本研究架構中的每一構面是具有區 別效度的。

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表 4-7 正式問卷之區別效度與相關矩陣分析(娛樂)

App內購行為 情感性價值 新奇性價值 沉浸狀態 App內購意圖 金錢性價值 品質性價值 社會性價值 App內購行為 0.915

情感性價值 0.287 0.848

新奇性價值 0.228 0.429 0.868

沉浸狀態 0.346 0.425 0.311 0.861

App內購意圖 0.496 0.527 0.335 0.525 0.860

金錢性價值 0.199 0.593 0.310 0.342 0.470 0.948

品質性價值 0.004 0.423 0.253 0.427 0.367 0.419 0.711

社會性價值 0.410 0.476 0.477 0.326 0.374 0.249 0.184 0.841 註: 對角線數值為AVE之平方根;下三角為 Pearson相關係數值。

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表 4-8 正式問卷之區別效度與相關矩陣分析(網絡)

App內購行為 情感性價值 新奇性價值 沉浸狀態 App內購意圖 品質性價值 金錢性價值 社會性價值 App內購行為 0.929

情感性價值 0.326 0.877

新奇性價值 0.373 0.309 0.724

沉浸狀態 0.554 0.347 0.375 0.859

App內購意圖 0.609 0.612 0.416 0.617 0.877

品質性價值 0.237 0.521 0.156 0.288 0.368 0.841

金錢性價值 0.415 0.676 0.256 0.370 0.516 0.505 0.835

社會性價值 0.446 0.335 0.453 0.536 0.563 0.265 0.236 0.791 註: 對角線數值為AVE之平方根;下三角為 Pearson相關係數值。

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