第四章 資料分析
第三節 驗證性因素分析
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消費意願 3 0.889
2) 效度分析
本研究衡量效度的方式有二，一為內容效度，一為建構效度。內容效度的衡 量方式如第三章第六節所述，因本研究的構面與問項皆來自於先前學者的理論基 礎與實證架構，因此本研究具有合理的內容效度。
而在建構效度方面，意指問項能夠有效衡量一個構面的程度，其中建構效度 可分為收斂效度與區分效度。可分述整理如下：
(1) 收斂效度：用以測詴一個變數發展出的多個問項，是否能彼此聚合或互 相有關聯
(2) 區分效度：當一便述的多個問項間彼此聚合或相呼應時，則此變數的各 問項也應與其他變數的問項間有所區別。
本研究將於下一節驗證性因素分析中進行收斂效度與區分效度的分析。
第三節 驗證性因素分析
本研究採用驗證性因素分析(Confirmatory Factor Analysis，CFA)來探討統計 資料是否能確實衡量潛在變項。本研究所定義之潛在變項為服務品質、網站滿意 度、網站使用意願、社群意識、離線體驗、消費意願及實際網站瀏覽強度。
為使本研究提出的模型具有穩定性，將有效樣本分為建模樣本(calibration sample)及驗證樣本(validation sample)，前者是建立假想性理論模型，後者為驗證 前者適當性。再進行交叉驗證(cross-validation)，以提升本研究模型的內部一致性 信度。本研究共具有效樣本數309份，以EXCEL隨機抽取方式抽得總有效樣本數 三分之一的99份樣本做為建模樣本；另外三分之二的210份樣本用來驗證假想模 型。
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此外，若測量模型有多個初階潛在因素，彼此關係互相平行且無從屬結構 時，計算此兩兩因素相關係數以反應前在變項關係強度的分析方法稱為初階驗證 性因素分析(First-order CFA)；若初階潛在因素間有共同且不同階層的潛在因素 時，尌會進行階層驗證性因素分析(Hierarchical CFA，HCFA)。本研究有兩個構 面具有子構面，分別為服務品質以及離線體驗，此兩構面尌要先進行階層性因素 分析以確認其模型配適度後，才能進行初階驗證項因素分析。以下將先分述兩二 階構面的驗證性因素分析，最後再做整體模型的驗證性因素分析。
1) 服務品質驗證性因素分析
表4.5 網站服務品質潛在變項所包含之觀察變項與代號對應表
潛在變項 觀察變項 代號
網站設計
我認為該旅遊網站的頁面設計風格相當賞心悅目 SQ1 我認為該旅遊網站的資訊呈現方式相當便於閱讀 SQ2 在該旅遊網站上我可以輕易找到我需要的功能 SQ3 易用性
我能輕易到達該旅遊網站的各種頁面 SQ4
我認為該旅遊網站的搜尋頁面能讓我快速找到想要 的資訊
SQ5
我認為該旅遊網站十分容易使用 SQ6
隱私性
我認為使用該旅遊網站時，我的隱私權能夠受到保護 SQ7 我認為該旅遊網站不會將我的個人資料給其他公司 SQ8 我認為該旅遊網站不會將我的個人資料作不當運用 SQ9 資訊品質
我認為該旅遊網站的資訊對我而言有相當的吸引力 SQ10 我認為該旅遊網站提供的資訊能符合我的需求 SQ11
我認為該旅遊網站提供豐富的資訊 SQ12
(1) 配適度分析
本研究進行了一階服務品質的驗證性因素分析，並參照學者建議的模型配適 水準，顯示各個數值均達到學者建議水準，證明本研究之服務品質構面具有良好 的配適度。要注意的是，由於此步驟仍在建構模型假設，因此使用的是三成資料 的99筆樣本來進行分析。
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解釋所屬前在變量的程度，t值則為驗證解釋能力是否顯著的依據。Tabachnick &Fidell (2007)的研究指出，因素負荷量要至少大於0.5，才能說明該變項可以有效
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(Composite Reliability，CR)及潛在變項的平均變異抽取量(Average Variance Extracted，AVE)以進行收斂效度分析。藉由標準化λ值與t值的檢驗，可得出模式中各潛在變項的收斂效度，若各別 問項t值大於2.58，即代表該問項達到0.01的顯著水準，表示該觀察變項可代表所
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(Squared Multiple Correlation，SMC)必頇大於0.2(Bentler & Wu，1993；Joreskog &Sorbom，1989；黃芳銘，2004)；組成信度的部分則根據Hari et al.(1998)應於0.7 以上為佳；平均變異抽取量則為計算潛在變項之各觀察變項，其對所屬潛在變項 的變異平均解釋力，當平均變異抽取量越高，代表潛在變項有越高的信度與收斂 效度。Fornell & Larcker (1981)表示此值需大於0.5才算具有有效收斂效度。
表4.17 各因素構面收斂效度分析(N=99)
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Joreskog & Sorbom (1981)指出利用φ ± 1.96個標準誤來型成信賴水準95%的相關 區間，若信賴區間中不含1，則表示潛在變項間具有區別效度。
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(AVE)
服務品質
Des 0.76 12.20*** 0.58 0.80 0.51 Eas 0.79 12.90*** 0.63
Pri 0.57 6.37*** 0.32 IQ 0.72 11.29*** 0.52
網站滿意 度
SA1 0.81 13.34*** 0.65 0.81 0.59 SA2 0.75 12.04*** 0.57
SA3 0.74 11.74*** 0.54
網站使用 意願
LO1 0.87 15.26*** 0.75 0.87 0.69 LO2 0.93 17.06*** 0.87
LO3 0.67 10.59*** 0.45
社群意識
SN1 0.76 11.75*** 0.58 0.82 0.60 SN2 0.84 13.07*** 0.70
SN3 0.72 11.04*** 0.53
離線體驗
Ser 0.86 15.10*** 0.74 0.88 0.70 Fun 0.86 15.16*** 0.75
Mea 0.79 13.26*** 0.63
消費意願
INT1 0.84 14.39*** 0.71 0.88 0.72 INT2 0.87 15.02*** 0.76
INT3 0.83 13.98*** 0.68
***：α=0.01；**：α=0.05；*：α=0.1 (6) 驗證模型區別效度分析
由表4.21可看出，各兩兩構面之間的相關性有顯著的差異，顯示在各構面之 間的標準化φ的t值普遍大於2.58，有0.01顯著水準。唯網站滿意度及社群意識之 間的區別效度稍低，僅達0.1顯著水準。
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正本研究之整體模型與資料間顯示的因果關係是否符合。4.22表顯示整體模型之 配適度。
表4.22 SEM 模型配適結果 (N=210) 配適度指標 學者建議值 分析結果
χ2/d.f. <3 1.782 RMSEA <0.08 0.061 GFI >0.8 0.88 AGFI >0.8 0.84 NFI >0.9 0.95 CFI >0.9 0.98
由上表可得知此模型各項配適指標符合學者建議值，顯示模型的配適度良 好。
2) 研究模型各變數間因果關係
SEM的各潛在變數可分為兩大類，一為外生潛在指標，表示為Y，一為內生 潛在指標，表示為X，而Y及X則可用外生潛在變項δ及內生潛在變項ε來表示。此 外，內生潛在變項與內生潛在變項之間的因果關係以β表示，外生潛在變項與內 生潛在變項之間的關係以γ表示。以下將整理各潛在變數與對應觀察變項之標準 化λx、λy、其對應的t值顯著與否、以及參數路徑圖、標準化β與t值、標準化γ與t 值之關係分列於表4.23、表4.24、圖4.4.1、表4.25、表4.26。
表4.23 標準化 λx 與 t 值
潛在變項 觀察變項代號 因素負荷量 t值
網站服務品質
Des 0.73 11.66***
Eas 0.73 11.76***
Pri 0.57 8.58***
IQ 0.74 11.88***
社群意識
SN1 0.77 11.87***
SN2 0.83 12.86***
SN3 0.72 10.91***
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表4.25 標準化 γ 與 t 值
模式路徑 標準化γ值 t值 檢定結果
網站服務品質→網站滿意度 0.82 10.51*** 顯著
社群意識→網站使用意願 0.17 2.73*** 顯著
離線體驗→網站使用意願 0.27 2.82*** 顯著
離線體驗→消費意願 0.32 3.15*** 顯著
***：α=0.01；**：α=0.05；*：α=0.1
表4.26 標準化 β 與 t 值
模式路徑 標準化γ值 t值 檢定結果
網站滿意度→網站使用意願 0.48 4.76*** 顯著
網站使用意願→消費意願 0.26 2.66** 顯著
網站使用意願→實際網站再訪強度 0.37 5.36*** 顯著
***：α=0.01；**：α=0.05；*：α=0.1
根據表4.23到表4.26，以及圖4.1可知，本研究經由線上問卷得到的使用者行 為資料，與模型相比較下呈現大致上的符合，第三章中所提出的研究假說幾乎都 得到了驗證。
各個假說驗證的結果如下表4.27整理。
表4.27 假說檢定結果彙總表
假說 假說內容 檢定結果
H1 網站服務品質與網站滿意度間有正向關係 成立 H2 網站滿意度與網站使用意願之間有正向關係 成立
H3 社群意識對網站使用意願間有正向關係 成立
H4 離線體驗對網站使用意願之間有正向關係 成立
H5 離線體驗對消費意願間有正向關係 成立
H6 網站使用意願對消費意願有正向關係 成立
H7 消費意願對實際網站瀏覽強度間有正向關係 成立 第五節 競爭模型比較
結構方程式是一用來驗證過去前人論述與資料收集是否配適的分析法，但卻 無法提供一個最佳的解釋資料模型，因此在研究時遭遇前人文獻當中所提出的各
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種結論之間有所牴觸情形時，競爭模型比較即提供可能的較佳模型組合，藉以驗 證何種前人文獻足以支持收集到的數據資料。
在前人文獻當中，Davis (1989)認為主觀規範不足以影響個人採用資訊科技 的行為意向，態度比主觀規範有更強的影響力，因此捨棄主觀規範的探討。本研 究以圖4.2之比較模型作為競爭模型，以探討Davis對主觀規範的假設是否符合本 研究。
圖 4.2 參考 Davis(1989)之競爭模型架構 表4.28則整理原研究模型及競爭模型的比較結果。
表4.28 原研究模型與競爭模型比較結果 配適度指標 研究模型：
主觀規範對網站
競爭模型：
主觀規範對網站 離線體驗
1. 服務性 2. 功能性 3. 象徵意義 網站服務品質
5. 網站設計 6. 易用性 7. 隱私性 8. 內容品質
消費意願 網站滿意度
實際網站再訪
有商業交易網站/
無商業交易網站
網站使用意願
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使用意願有關聯 使用意願無關聯 χ2 286.9 292.54
d.f. 161 162
χ2/d.f. 1.782 1.810 RMSEA 0.061 0.062
GFI 0.88 0.88
AGFI 0.84 0.84
NFI 0.95 0.95
CFI 0.98 0.97
AIC 384.90 388.54 CAIC 597.91 597.2
卡方值差異 5.64
顯著否 否
結果 較劣
由表4.28可得知，當使用Davis的假設撤除主觀規範對消費意願間有正向關聯 的假設後，自由度增1，卡方值則會同步增加，但卡方值的增加幅度大於3.84，
由於卡方值越大表示模型越差，且競爭模型的配適度也較弱，顯示競爭模型不比 原研究模型更能解釋潛在變項間的關係。此外，本研究以Akaike訊息指標(Akaike information criterion，AIC)及CAIC(Consistent Akaike information criterion)檢驗模 型的簡約程度。當AIC與CAIC的數值越小時，代表模型越簡約(Akaike，1987)，
由表4.28可看出，本研究的AIC與CAIC皆優於競爭模型，顯示本研究模型能更簡 約的解釋潛在變項間的關係。
再研究Harris & Goode (2004)比較網路書店與旅遊網站兩種類型網站的網站 服務品質、網站滿意度及使用意願間的關聯，Harris & Goode認為在網路書店中，
滿意度是為網站服務品質以及網站使用意願的中介變數，但旅遊網站則否。本研 究探討的對象是旅遊網站，研究假設認為網站滿意度是為網站服務品質及網站使 用意願的中介變數，因此亦將Harris & Goode的研究結論作為競爭模型，比較與
滿意度是為網站服務品質以及網站使用意願的中介變數，但旅遊網站則否。本研 究探討的對象是旅遊網站，研究假設認為網站滿意度是為網站服務品質及網站使 用意願的中介變數，因此亦將Harris & Goode的研究結論作為競爭模型，比較與