研究結果分析

Byrne (1994)提出結構方程式的主要功用在檢測研究假設模型與樣本 資料間的適配 d 度為何，變數之間的假設關係是成立的話，代表為良好的 適配程度，反之則為不良的適配程度。

壹、項目分析

本研究的項目分析規範為 χ2/ df 數值應小於 5、RMSEA 應小於.10、

GFI 與 AGFI 應高於.80 以及因素負荷量(Factor Loading, FL)未高於.50 之題 項應從原始問卷中刪除(Hair et al., 2009; Kenny, Kaniskan, & McCoach, 2014)。

本研究認知負荷量表的數據結果χ2/ df 為 3.62、RMSEA 為.014、GFI 為.963、AGFI 為.89，符合標準；實用性量表的數據結果 χ2/ df 為 2.789、

RMSEA 為.094、GFI 為.960、AGFI 為.906，符合標準，如表 4-1-1 所示。

代表問卷項目經一階驗証性因素分析刪題後，其項目適當做進一步的信度 與效度分析（Brown, 2006）。

表 4-1-1 項目分析

本研究採用的信度檢驗標準，Cronbach's α 係數代表的可信度參考 Cuieford

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資料來源：Cuieford (1965)

本研究以 Cuieford (1965)的標準透過統計分析結果，如表所示，各構 面之組合信度(CR)均在.764 以上，大於.70；各構面的 Cronbach’s α 值介

（Convergent validity）。

建構效度意指量表所能測量某概念或特質的程度，也就是說構面是否 能真實反應實際的情況（張紹勳，2004）。Nunnally（1978）及 Byrne（2001）

建議各題項之因素負荷量大於 0.5 時，即達到建構效度之要求，由下表 4-1-3 可以看出各構面題項之 FL 值皆介於 0.634 至 0.796 之間，達 0.5 之標準。

區別效度是指來自不同的兩構面彼此題項之相關要低（張紹勳，2004）， 否則就表示構面間之題項敘於相似，而產生構面在定義上重複的情況，區 別效度可透過平均變異數萃取量（AVE）來進行檢測。根據 Hair et al. (2009)

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建議的標準，構面的平均解釋變異量(AVE)的平方根應該要大於兩個不同 構面之間的相關係數，由表 4-1-5 可看出數據符合區別效度標準。

收斂效度指來自於同一構面之題項間，彼此的相關要高，可代表衡量 的對象是相同的（張紹勳，2004）。檢驗收斂效度之方法有平均變異數萃 取量（Average Variance Extracted, AVE）及因素負荷量（Factor loading, FL）， AVE 是計算潛在變項對各測量項的變異解釋力，AVE 愈高表示潛在變項有 愈高的信度與收斂效度。Hair et al. (2009) 提出：組合信度值要大於.70、

平均變異抽取量之值必須至少大於.50、各題項之因素負荷量（factor loading）

至少要大於.50。本研究數據經統計分析結果，各變項的組合信度(CR)大 於.70，介於.764 至.837 之間；平均變異抽取量(AVE)大於.50，介於.521 至.562 之間；各題項的因素負荷量 (FL) 大於.50，介於.634 至.796 之間。

如表 4-1-4 所示。

表 4-1-3 信度與效度分析

Items M SD FL t value

認知負荷

M=2.359，SD=.904，Cronbach’s α=.835，CR=.837，AVE=.562

1.我覺得我花了很多心力，才適應科學聯想遊戲的方式 2.46 1.116 .737 31.445

M=3.825，SD=.758，Cronbach’s α=.758，CR=.764，AVE=.521

1.我玩過出題活動後，再玩科學聯想遊戲的文史我會玩得比

70 須小於.08、相對適配度 NFI、TLI、CFI 、IFI、RFI 須大於.90、精簡適配 度 PNFI、PGFI 須大於.50 (Hair et al., 2009))。

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TLI >.90 .957 符合

CFI >.90 .969 符合

IFI >.90 .970 符合

PNFI >.50 .656 符合 PGFI >.50 .554 符合 資料來源：研究者自行整理

肆、路徑分析

本研究共提出六個假設，如下圖可看出認知風格對認知負荷具有負向 影響β = -.201**，t = -2.807），並且達到顯著水準；認知風格對出題成績具 正向影響（β =.274***，t = 4.059），並且達到顯著水準；出題成績對認知 負荷具有負向影響（β = -.413***，t = -5.435），並且達到顯著水準；認知 負荷對實用性有負向影響（β = -.113，t = -1.309），但未達顯著水準；出題 成績對實用性具有正向影響（β = .531***，t = 6.302），並且達到顯著水準；

實用性對答題成績具有正向影響（β = .351***，t = 4.461），並且達到顯著 水準。認知負荷的解釋力為 25.6%；出題成績的解釋力為 7.5%；實用性的 解釋力為 35.1%；答題成績的解釋力為 12.3%。綜合圖 4-2-1，經由路徑分 析驗證本研究之假設結果如下呈現：

H1：認知風格與認知負荷呈現顯著負相關。

H2：認知風格與出題表現呈現顯著正相關。

H3：出題成績與認知負荷呈現顯著負相關。

H4：認知負荷與實用性無顯著相關。

H5：出題成績與實用性呈現顯著正相關。

H6：實用性與答題成績呈現顯著正相關。

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圖 4-1-1 研究模型結果圖

伍、間接效果分析

間接效果(indirect effect)指的是兩個變項之間，具有一個或多個中介變 項(mediated variable)，且變項與變項間的直接效果具有顯著水準，才有因 果變項間呈現間接效果的代表性（邱皓政，2011）。

本研究使用 Davidson 與 MacKinnon (2002)的拔靴法(Bootstrap)進行直 接與間接效果分析。認知風格與出題成績在實用性是.181，信賴區間為 [.091, .273]；認知風格與出題成績與實用性在答題成績是.064，信賴區間為 [ .029, .113]。信賴區間皆無 0，代表出題成績與實用性作為中介變相，會 影響答題的成績表現。相關數據資料如下表 4-2-1：

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