第四章 研究結果與討論
第二節 研究工具之驗證性因素分析
本研究利用驗證性因素分析（CFA）來評估各量表之適當性，以作為後續之變異數 與相關分析。本節將呈現 CFA 之過程與結果，以模式適配標準來評鑑「教師看待學生 之線上遊戲動機量表」、「教師看待學生之線上遊戲情緒量表」、「教師看待學生之線上遊 戲學習量表」、「線上遊戲相關之師生關係量表」以及「教師玩興量表」二階驗證性因素 分析模式的適配度，以確立各量表之建構效度，本研究主要參考McDonald 和 Ho（2002）
所提供之五個指標，作為本研究判斷模式適配度之標準：
1. 概度比率卡方考驗值（X2）：卡方值所代表的意義為樣本共變數矩陣與理論估計共 變數矩陣間的適配性，若該模式獲得一個顯著的 X2值，則表示兩者之間不適配，因
賴樣本，當樣本越大時則越容易呈現顯著的 X2值，因此在檢視模式時仍需評估其他 適配指標。
2. 近似誤差均方根（Root mean square error of approximation, RMSEA）：RMSEA 之標 準以小於0.10 為主，可細分為三種層次，若 RMSEA 等於或小於 0.05 則為「良好 適配（good fit）」；RMSEA 介於 0.05~0.08 則為「不錯適配（fair fit）」；RMSEA 介 於0.08~0.1 則為「普通適配（mediocre fit）」。由於 RMSEA 大於 0.10 則表示為「不 良適配」，因此本研究各量表之刪題準則，以RMSEA 小於 0.10 為適配標準值。
3. 標準化均方根殘差（Standardized root mean square residual, SRMR）：SRMR 值之標 準界於0 至 1 之間，此值越低表示適配度越佳，通常以小於 0.05 表示良好適配。本 研究採用SRMR 小於 0.1 為適配標準值。
4. 良性適配指標（goodness of fit index, GFI）：GFI 值大於 0.9 以上，則表示適配度為 佳，因此本研究採用GFI 大於 0.9 為適配標準值。
5. 比較適配指標（comparative fit index, CFI）：CFI 值之標準界於 0 至 1 之間，此值越 大表示適配度越佳，通常以大於0.9 以上為標準。本研究採用 CFI 大於 0.9 為適配 標準值。
綜言之，本研究以四個適配指標：RMSEA＜.1，SRMR＜.1，GFI＞.9，CFI＞.9，
進行 CFA 之檢驗。然而，若模式未達適配標準值，為了使模式符合上述適配指標，本 研究擬進行兩階段之刪題步驟：第一，先行刪除因素負荷量（Factor loading）小於.4 之 題項；第二，若刪題後仍未達標準，則以MI 值改進模式適配，根據
Jöreskog 和 Sörbom
（1993）之建議，採用此一方法修正參數時，每次僅修正一個參數，並由最大且具實質 理論意義的MI 值進行處理，歷經不斷的模式修正以獲得一個可接受的模式。以下逐一 分述各量表經CFA 檢驗之過程。
一、教師看待學生之線上遊戲動機量表
除因素負荷量低於0.4 的題項（12、20 等 2 題），量表至此剩餘 30 題。經因素負荷量標 準刪題，進行第二次CFA 後，RMSEA 仍未達標準，再由 MI 值進行模式修正，依序由 最大的MI 值處理後，共刪除 6 題（第 1、2、5、7、14、24 題），屆此，各適配度均達 標準（ X2(df) =1135.48(246)、RMSEA=.071、SRMR=.063、CFI =.95、GFI=.90，見下表 25），
模式修正完成，原為六個因素32 題，刪除第 1、2、5、7、12、14、20、24 等題後，剩 RMSEA <.05~.08 (fair fit)；.08~.1(普通適配) .088 .071
SRMR <.1(更嚴謹<.05) .074 .063
角色扮演 22 可以有第二生命，過想要的新生命。
23 可以扮演現實中不存在的人物。
26 滿足好奇心。
28 尋求刺激。
（因素五）
29 可以將平時隱藏的另一面表現出來。
操控 25 可以詐取他人的遊戲幣或配備。
30 可以向他人要錢或配備。
31 可以支配其他玩家。
32 可以操控他人來做他想要做的事。
（因素六）
33 喜歡惹惱其他玩家。
備註（刪除題項）：
1. 因素一（人際關係）：題 1－可以在遊戲中結交很多不同的朋友；題 2－可以參與朋 友聊天的話題。
2. 因素二（成就感）：題7－可獲得支配的權力；題 14－可以發揮創造力；題 20－可從 蒐集高級配備的過程獲得成就感。
3. 因素三（沉浸）：題 5－在遊戲中覺得很快樂。
4. 因素四（逃避現實）：題 12－可以假扮成異性。
5. 因素五（角色扮演）：題 24－因為可以嘗試不同的角色和個性。
圖3 「教師看待學生之線上遊戲動機量表」之修正模式圖
二、教師看待學生之線上遊戲正、負向情緒量表
以下將分別呈現教師看待學生之遊戲正向情緒與負向情緒量表：
（一）教師看待學生之線上遊戲正向情緒量表（含1、2、7、8、9、12、13 等七題）
及第9 題。再次進行 CFA，RMSEA 仍未達標準，以 MI 指標修正模式，由於第 1、
2 題 MI 值最高，且第 2 題因素負荷量大於第 1 題，因此刪除第 1 題，刪題後各適 配度達標準（X2(df)=3.44(2)、RMSEA=.032、SRMR=.015、CFI =1.00、GFI=1.00，見 下表28），模式修正完成，正面情緒原為七題，刪除第 1、8、9 等三題後，剩餘第 2、7、12、13 等四題，模式修正後之題項敘述如表 29。
（二）教師看待學生之線上遊戲負向情緒量表（含3、4、5、6、10、11、14 等七 題）
進行第一次CFA 後，RMSEA 未達標準，因此先刪除因素負荷量低於.4 的第 11 題。再次進行CFA，RMSEA 仍未達標準，以 MI 指標修正模式，由於第 10、14 題 MI 值最高，且第 14 題因素負荷量大於第 1 題，因此刪除第 1 題，刪題後各適配度 達標準（X2(df)=25.52(5)、RMSEA=.075、SRMR=.029、CFI =.99、GFI=.99，見下表 27），模式修正完成，負面情緒原為七題，刪除第 10、11 等兩題後，剩餘第 3、4、
5、6、14 等五題，模式修正後之題項敘述如表 28。
表27 教師看待學生之線上遊戲正、負向情緒量表之 CFA 適配度結果
適配度 標準值 修正前 修正後
X2(df) -- 599.72(14) 3.44(2) RMSEA <.05~.08 (fair fit)；.08~.1(普通適配) .24 .032 SRMR <.1(更嚴謹<.05) .13 .015
CFI >.9 .72 1.00
正向情緒
GFI >.9 .81 1.00
X2(df) -- 287.72(14) 25.52(5) RMSEA <.05~.08 (fair fit)；.08~.1(普通適配) .16 .075 SRMR <.1(更嚴謹<.05) .086 .029
CFI >.9 .89 .99
負向情緒
GFI >.9 .90 .99
表28 修正後「教師看待學生之線上遊戲正、負向情緒量表」之題項敘述 正向情緒
（題目：我認為學生會因為玩線上遊戲，而…）
負向情緒
（題目：我認為學生會因為玩線上遊戲，而…）
2 覺得很興奮。 3 容易覺得有罪惡感。
7 覺得充滿熱情。 4 容易覺得緊張。
12 得到放鬆。 5 容易覺得焦慮。
6 容易煩躁、易怒。
13 覺得滿足。
14 容易有恐懼感。
備註（刪除題項）：
1. 正面情緒：題 1－覺得充滿樂趣。；題 8－獲得啟發；題 9－充滿希望。
2. 負面情緒：題 10－容易變得孤僻；題 11－容易變得有敵意。
圖4 「教師看待學生之線上遊戲正向情緒量表」之修正模式圖
圖 5 「教師看待學生之線上遊戲負向情緒量表」之修正模式圖
三、教師看待學生之線上遊戲學習量表
本量表計有五個因素19 題，第一次進行 CFA 檢驗後，RMSEA 未達標準，但由於 各題項之因素負荷量高於.4，因此藉由 MI 值進行模式修正，同一組中保留其因素負荷 量較高之題項，依序由最大的MI 值處理後，共刪除五題（第 5、6、9、14、19 題），刪 題後各適配度均達標準（X2(df) =373.52(72)、 RMSEA=.076、SRMR=.062、CFI =.97、
GFI=.93，見下表 29），模式修正完成，原為五個因素 19 題，刪除第 5、6、9、14、19 等五題後，為五個因素14 題。由於因素「技能與空間能力」在刪除第 9 題（使他的空 間感較佳）後，剩餘之題項皆屬於技能領域，因此將此因素重新命名為「技能能力」，
其餘之四個因素則為：「滿足成就」、「人際社交」、「內省能力」、以及「組織管理與創意」
模式修正後之題項敘述與對照之因素如表30。
表29 「教師看待學生之線上遊戲學習量表」之 CFA 適配度結果
適配度 標準值 修正前 修正後
X2(df) 1304.64(142) 373.52(72) RMSEA <.05~.08 (fair fit)；.08~.1(普通適配) .11 .076
SRMR <.1(更嚴謹<.05) .085 .062
圖6 「教師看待學生之線上遊戲學習量表」之修正模式圖
四、線上遊戲相關之師生關係量表
本量表原計有四個因素18 題，第一次進行 CFA 檢驗後，RMSEA 值未達標準，因 此先刪除因素負荷量低於.4 的題項（第 6、8、14、17 等四題），由於一旦刪除第 6、8、
17 題後（我會責備的態度希望學生改變玩遊戲的習慣；在校任何時刻，我不希望聽到學 生討論有關線上遊戲的話題；我認為學生尚不懂事，溝通無效，直接命令他們不要玩線
上遊戲就好），因素「消極相處」僅剩餘一個題項，此將無法進行後續的CFA 檢驗，因 此將同屬於該因素的第4 題（我會向學生表示自己對線上遊戲的看法，如支持或反對）
也一併刪除。再次進行CFA，RMSEA 仍未達標準，藉由 MI 值進行模式修正，同一組 中保留其因素負荷量較高之題項，依序由最大的MI 值處理後，共刪除五題（第 7、10、
11、12、15 題），然而，，刪題後各適配度均達標準（ X 2(df) =25.91(17)、 RMSEA=.026、
SRMR=.024、CFI =1.00、GFI=.99，見下表 31）。
表 31 「線上遊戲相關之師生關係量表」之 CFA 適配度結果
適配度 標準值 修正前 修正後二階
X2(df) 1488.54(129) 50.88(17)
RMSEA <.05~.08 (fair fit)；.08~.1(普通適配) .12 .053 SRMR <.1(更嚴謹<.05) .095 .035
CFI >.9 .85 .98
GFI >.9 .82 .98
模式修正完成，本量表原為四個因素18 題，刪除第 4、6、7、8、10、11、12、14、
15、17 等 10 題後，成為三個因素 8 題，因素名稱為：「師生積極相處」、「教師同理心」、
以及「線上遊戲輔導」，模式修正後之題項敘述與對照之因素如表32。
表32 修正後「線上遊戲相關之師生關係量表」之題項敘述
類別 題號 題項敘述
師生積極相處 1 我會傾聽學生玩線上遊戲的想法。
（因素一） 2 我可以輕易的融入學生話題中。
3 學生願意與我分享他的看法或心情。
13 我能藉由線上遊戲增進與學生的了解與互動。
教師同理心 5 我能理解玩線上遊戲學生的心情。
（因素二） 9 我能同理學生沉迷遊戲時的感受。
線上遊戲輔 16 我常藉由報章雜誌或網路資訊吸收有關線上遊戲的相關訊息。
導（因素三） 18 我有輔導遊戲沉迷學生的經驗，且效果不錯。
備註（刪除題項）：
1. 刪除因素一（消極相處）：題 4－我會直接表示自己對線上遊戲的看法；題 6－我會 責備的態度希望學生改變玩遊戲的習慣；題8－在校任何時刻，我不希望聽到學生討
要玩線上遊戲就好。
2. 因素二（積極相處）：題 12－我與有玩線上遊戲的學生互動良好。
3. 因素三（教師同理心）：題 7－我和有玩線上遊戲的學生間有共鳴。
4. 因素四（線上遊戲輔導）：題10－我常與學生討論線上遊戲沉迷的案例，藉以警戒學 生；題11－我會和專家或其他老師，互相交流學生遊戲沉迷的經驗；題 14－我擔心 學生線上遊戲沉迷，是因為他們自我控制力不夠；題15－我會主動參與網路沉迷與 輔導的相關研習。
圖7 「線上遊戲相關之師生關係量表」之修正模式圖
五、教師玩興量表
本量表計有四個因素20 題，第一次進行 CFA 檢驗後，RMSEA 未達標準，但因各 題項之因素負荷量高於.4，因此藉由 MI 值進行模式修正，同一組中保留其因素負荷量 較高之題項，依序由最大的MI 值處理後，刪除第 6 題（我時常變換自己的教學方式，
且能從中感受到快樂與滿足）後，各適配度均達標準（X2(df) =817.18(148)、 RMSEA=.079、
SRMR=.053、CFI =.97、GFI=.90，見下表 33），模式修正完成，本量表由原本之四個因 素20 題，成為四個因素 19 題，各因素名稱為：「樂於嘗新、獲取滿足」、「輕鬆愉悅、
RMSEA <.05~.08 (fair fit)；.08~.1(普通適配) .082 .079 SRMR <.1(更嚴謹<.05) .054 .053
童心未泯 13 和學生互動時，我可以接受無傷大雅的玩笑。
（因素三） 14 在進行教學時，我常覺得自己童心未泯。
主動分享、 8 我常常會有天真浪漫的想法，並會將它融入教學當中。
主動分享、 8 我常常會有天真浪漫的想法，並會將它融入教學當中。