理財教育教師教學準備之結構方程模式分析

本研究假設「理財教育學科知識」、「個人理財行為」和「教學專業能力」

共同影響「理財教育教學準備」；而「理財教育學科知識」影響「個人理財行 為」和「教學專業能力」；「教學專業能力」亦影響「個人理財行為」，對此理 論架構之驗證乃自每個測量模式之觀察變項對潛在變項之因果關係為始，以 修正模式中的因果關係，並對於修正後之個別模式進行整合，因此，本節依 序以初始預設模式之適配度檢定、理論模式修正、測量模式、結構模式等部 分說明本模式的模式驗證與修正過程，並探討變項間之關係結果。

壹、初始預設模式適配度檢定

本研究在檢核模式適配度指標時，採用 Bogozzi 與 Yi(1988)的看法，二者認 為假設模式與實際資料是否相契合，必須考慮三方面因素：基本適配度指標、整 體模式適配度指標、模式內在結構適配度指標，以下就這三者分別驗證。

一、模式基本適配指標評估

經 AMOS 18.0 軟體進行結構方程模式分析，順利完成估計程序，獲得高中 理財教育教師教學準備模式之標準化路徑圖（圖 4-1）。在初始預設模式驗證過程 中，得到如下結論：首先，所有估計參數之誤差變異數皆為正，沒有出現負值，

並達顯著水準；再者，估計參數統計量彼此間相關之絕對值介於 0.129 至 0.787 之間，沒有太接近 1；最後，潛在變項與其測量指標間之因素負荷量 0.541 至 0.910 間，介於 0.5 與 0.95 之間。綜合以上檢核結果，本研究之初始預設模式符合 Bogozzi 與 Yi(1988)所建議之基本適配指標。

個人理財 標(GFI)和調整後適配度指標(AGFI)值是否大於 0.90，殘差均方根(RMR)與漸

進殘差均方根(RMSEA)是否小於 0.50，非集中性參數(NCP)值是否很小，預設 模式的期望跨效度指數(ECVI)值是否小於獨立模式和飽和模式的 ECVI 值。增 值適配度指數的評估則包括：評估規準適配指數(NFI) 值、相對適配指數(RFI) 值、增值適配指數(IFI)值、非規準適配指數(TLI)值和比較適配指數(CFI)值是 否均大於 0.90。簡約適配度指數的評估則包括：評估簡約適配指數(PGFI)值、

簡約調整後之規準適配指數(PNFI)值和簡約調整後之比較適配指數(PCFI)值 是否均大於 0.50，預設模式的調整後的 Akaike 訊息效標(CAIC)值是否小於獨 立模式和飽和模式的 CAIC 值。

本研究所建構之初始預設模式經觀察資料加以驗證結果顯示，簡約適配 指數大部分指數皆能符合適配標準，然而，絕對適配及增值適配度各指數之 適配表現不佳，除了絕對適配指數之 GFI、AGFI 均未能大於 0.90 外，NFI、

RFI、IFI、TLI、CFI 等五個指數也僅介於 0.504 至 0.665 間，皆未能通過 0.90 之標準值。因此，本研究之初始理論模式必須進行模式修正。本研究初始預 設模式整體適配度檢定摘要評估結果詳見表 4-24。

表 4-24 高中教師理財教育教學準備初始預設模式整體適配度檢定摘要表

統計檢定量 適配標準 分析結果 評鑑結果

絕 對 適 配 度

χ²值 顯著性機率值 p>.05

359.43 p < .05

因卡方值會受樣本數 影響，所以分析結果

僅為參考 GFI 值 > .90 以上 0.849 不佳 AGFI 值 > .90 以上 0.796 不佳 RMR 值 <.05 0.759 不佳 RMSEA 值 < .05 為非常良

好；介於.05 與.08 為良好

0.066 良好

NCP 值 愈小愈好 246.43 不佳

ECVI 值 預設模式值小於 獨立模式值和飽 和模式值

預設模式 0.875 獨立模式 1.806 飽和模式 0.61

尚可

增 值 適

NFI 值 > .90 以上 0.588 不佳 RFI 值 > .90 以上 0.504 不佳 IFI 值 > .90 以上 0.676 不佳

配 度

TLI 值 > .90 以上 0.597 不佳 CFI 值 > .90 以上 0.665 不佳 簡

約 適 配 度

PGFI 值 > .50 以上 0.627 良好 PNFI 值 > .50 以上 0.489 不佳 PCFI 值 > .50 以上 0.553 良好 AIC 值 預設模式值小於

獨立模式值和飽 和模式值

預設模式 439.43 獨立模式 906.55 飽和模式 306

尚可

CAIC 值 預設模式值小於 獨立模式值和飽 和模式值

預設模式 648.25 獨立模式 995.30 飽和模式 1104.75

良好

資料來源：研究者自行整理（2013）

三、模式內在結構適配度指標評估

Bogozzi 與 Yi(1988)認為愈了解模式內在結構之適配情形應分別評估自個 別觀察變項之項目信度、潛在變項之組合信度、潛在變項之平均變異數抽取 量、所有參數統計量的估計值、標準化殘差以及修正指標(Modification Indices) 等。本研究初始預設模式於內在結構適配情形如表 4-25，根據初始模式修正 指數表，無論從共變異或迴歸路徑係數視之，仍有多項 M.I.值偏高，故本研究 應進行模式修正。

表 4-25 初始預設模式內在結構適配度檢定摘要表

評鑑項目 分析結果 評鑑結果

所有估計的參數均達到顯著水準 t 絕對值均＞1.96 良好 指標變項個別項目信度高於 0.50 因素負荷量介於

0.541 至 0.910 良好 潛在變項平均抽取變異量大於

0.50

平均變異數抽取量分別為

0.708、0.527、0.599、0.662 良好 潛在變項的組合信度大於 0.60 組合信度分別為

0.906、0.847、0.853、0.887 良好 標準化殘差的絕對值小於 2.58 部分指數大於 2.58 不佳 修正指標小於 3.84 或 4.00 共變異修正指標大於 4.00 不佳 資料來源：研究者自行整理（2013）

貳、修正預設模式

Joreskog 與 Sorbom(1993)認為修正指標值大於 7.882 才有修正模式之必要，

惟模式之修正應同時根據理論、相關文獻，並評估修正指標建議值之合理性

（吳明隆，2009）。依結構方程模式修正原則、本研究之理論與修正指標值，

研究者評估應增加下列測量誤差項間之共變異關係：風險與保險(ε2)及財務規 劃(ε4)、教學能力(ε7)和評量方式(ε12)、風險與保險(ε2)和投資(ε17)、評鑑能 力(ε8)和評量方式(ε12)，表示此四組層面間的某些題項所測量行為或教學特質 有某種類同，研究者經評估於理論上合理，且不會違背經驗法則與 SEM 之假 定，因此，將此四組觀察變項之誤差變項設成具有共變關係。經重新執行模 組適配度檢驗後，得到修正之結構模式圖（圖 4-2），而標準化路徑係數等數 據資料則見圖 4-3。

修正模式之整體適配度檢定摘要如表 4-26，由數據顯示，修正模式於絕 對適配度、增值適配度以及簡約適配度等指數均優於初始理論模式。進一步 檢核 M.I.模式修正指數表，發現各變項的共變異修正指數值降低，且符合 Joreskog 與 Sorbom(1993)之建議值。

表 4-26 高中教師理財教育教學準備修正模式整體適配度檢定摘要表

統計檢定量 適配標準 分析結果 評鑑結果

絕 對 適 配 度

χ2 值 顯著性機率值 p

>.05

385.454 p < .05

因卡方值會受樣本數 影響，所以僅為參考 GFI 值 > .90 以上 0.904 良好

AGFI 值 > .90 以上 0.865 尚可 RMR 值 <.05 0.28 尚可 RMSEA 值 < .05 為非常良

好；介於.05 與.08 為良好

0.073 良好

NCP 值 愈小愈好 293.466 尚可 ECVI 值 預設模式值小於

獨立模式值和飽 和模式值

預設模式 0.977 獨立模式 11.355 飽和模式 0.61

尚可

增 值

NFI 值 > .90 以上 0.929 良好 RFI 值 > .90 以上 0.911 良好

適 配 度

IFI 值 > .90 以上 0.947 良好 TLI 值 > .90 以上 0.934 良好 CFI 值 > .90 以上 0.947 良好 簡

約 適 配 度

PGFI 值 > .50 以上 0.644 良好 PNFI 值 > .50 以上 0.745 良好 PCFI 值 > .50 以上 0.759 良好 AIC 值 預設模式值小於

獨立模式值和飽 和模式值

預設模式 490.466 獨立模式 5699.96 飽和模式 306

尚可

CAIC 值 預設模式值小於 獨立模式值和飽 和模式值

預設模式 720.172 獨立模式 5788.71 飽和模式 1104.75

良好

資料來源：研究者自行整理（2013）

圖 4-2 高中教師理財教育教學準備修正模式標準化路徑結構圖

個人理財

一、測量模式

(一)理財教育學科知識

本研究設定「理財教育學科知識」潛在變項是由財務責任與規劃、借貸與信 用、 保險與風險管理、投資等 4 個觀察變項呈現，而在進行資料分析後，本研 究接受研究假設如下：在理財教育教師的理財教育教學準備之構面中，教師「理 財教育學科知識」的各觀察變項皆達顯著水準；財務責任與規劃、借貸與信用、

保險與風險管理、投資均足以代表高中理財教育學科知識的四層面，反應出高中 理財教育學科知識的層面仍以所教授內容為主軸做區隔。

驗證的結果顯示「保險與風險管理」最能代表高中教師理財教育之學科知識，

其次則為「借貸與信用」、「投資」、「財務責任與規劃」；可由 SMC(squared multiple correlations)值來瞭解，SMC 是因素負荷量的平方，代表該潛在變項對於該觀察 變項的解釋力，「理財教育學科知識」構面修正後各觀察變項之 SMC 值分別為

「保險與風險管理」0.81、「借貸與信用」0.73、「投資」0.69、「財務責任與規劃」

為 0.60，詳見圖 4-3 之模式路徑圖，由此可看出高中教師認為「保險與風險管理」

之於「理財教育學科知識」的解釋程度最高；而「財務責任與規劃」對於「理財 教育學科知識」的解釋力最薄弱，這可能是因為「保險與風險管理」以及「借貸 與信用」所涉及的知識較深或是教師較不熟悉之故。「保險與風險管理」學科知 識於高中理財教育之解釋程度高達 90％，「借貸與信用」學科知識於高中理財教 育之解釋程度達到 86％，「投資」學科知識亦達 83％解釋程度，連「財務責任與 規劃」學科知識也達到 77％，從數據顯示，整體而言，這四層面的學科知識對 高中理財教育有極大的解釋能力。而「財務責任與規劃」知識部分解釋力雖然比 其他觀察變項稍弱，可能是受試教師認為「財務責任與規劃」知識較偏重情意面，

知識性較弱，或在國中小階段已經傳遞過類似的概念，故是否要維持「財務責任 與規劃」層面在理財教育學科知識中的比重，必須藉由進一步了解身處一線高中 教師的看法，值得課綱規劃與教材編訂者關注。

(二)個人理財行為

在高中教師「個人理財行為」構面是由「收支平衡」、「風險與保險」、「信用 借貸」、「財務規劃」、「儲蓄投資」等 5 個觀察變項反映。本研究接受研究假設如 下：在理財教育教師的理財教育教學準備之構面中，教師「個人理財行為」的各

觀察變項皆達顯著水準；即「個人理財行為」的各觀察變項皆達顯著水準，「收 支平衡」、「風險與保險」、「信用借貸」、「財務規劃」、「儲蓄投資」皆足以代表「個 人理財行為」，可見「個人理財行為」可以由這幾個面向來討論。在這五個觀察 變項中，以「風險與保險」與「財務規劃」類型最高，其 SMC 值達 0.59，表示 這兩類型足以解釋高中教師 59％之個人理財行為；最低者則為「信用借貸」。

根據圖 4-3「個人理財行為」各觀察變項之因素負荷量，「風險與保險」以及

「財務規劃」最能解釋高中教師之個人理財行為，顯示這兩變項可以解釋 77％

的「個人理財行為」，而「收支平衡」的解釋程度為 76％、「儲蓄投資」的解釋

的「個人理財行為」，而「收支平衡」的解釋程度為 76％、「儲蓄投資」的解釋