第四章 研究結果
4.4 模式驗證與適配分析
4.4.1 確認性因素分析
在對整體模式進行路徑分析之前，必須先解決潛在變數的衡量問題，當潛在 變數能夠充分有效的衡量後，資料才能正確的估計模式中之路徑係數。而 SEM 分析的第一階段確認性因素分析(CFA)便是確認所調查的資料是否能精確的衡量 出潛在變數。
本研究的模式包含預期績效、預期付出、社會影響、便利性、使用態度傾向 以及行為意向等六類潛在變數。其中預期績效、社會影響以及便利性等三類潛在 變數是各由四個外顯變數加以衡量，預期付出、使用態度傾向以及行為意向則是 各由三個外顯變數加以衡量。另外，本研究為確保四次發放問卷之資料的適配度
及信效度，在 CFA 的分析除了依照三個模式個別進行之外，也將依照四個發放
2 154.292 86.302 101.491 118.285 208.774
df 68 68 68 68 68
df
2/
2.269 1.269 1.493 1.739 3.07 GFI 0.904 0.919 0.911 0.870 0.952 AGFI 0.852 0.875 0.863 0.800 0.926 RMR 0.045 0.058 0.037 0.033 0.032 NFI 0.923 0.929 0.927 0.905 0.963 NNFI 0.940 0.978 0.966 0.942 0.966 CFI 0.955 0.984 0.974 0.956 0.975 RMSEA 0.079 0.045 0.057 0.081 0.059 註：樣本數 T1：204。T2：132。T3：155。T4：113。Pooled：604。GFI=goodness
of fit index；AGFI=GFI adjusted for degrees of freedom；RMR=root mean square residual ； NFI=normed-fit index ； NNFI=non-normed-fit index ； CFI=Bentler’s fit index；RMSEA= root mean square error of approximation。
在 CFA 的分析中，主要從三個方面來進行檢定，分別是卡方值檢定、適配 度指標檢定以及殘差值與 Lagrange multiplier 檢定，分述如下。
(1) 卡方值檢定 做為參考的包括 GFI、AGFI、RMR、NFI、NNFI、CFI、RMSEA 等，大部分指
標的值介於 0~1 之間，如 GFI、AGFI、NFI、NNFI、CFI 等，這類指標如大於
(3) 殘差值與 Lagrange Multiplier 檢定
在 SEM 分析當中，分析軟體在結果報表當中會計算出任意兩衡量變數間的 殘差值，另外也會列出前十組殘差值最大的衡量變數。Lagrange multiplier test 則 會計算衡量變數與其他潛在變數間之相關程度，同樣會列出前十組相關程度最高 的供分析者參考。以下列出各時點及混合資料分析中相關程度最高之前三組衡量 變數及潛在構念，如表 4.11 所示。
表 4.11 TAM 衡量模式 Lagrange multiplier test
衡量變數 潛在構念 卡方值 Pr<ChiSq V16 F2 16.162 <0.0001 V16 F1 15.665 <0.0001 T1
V4 F2 11.759 0.0006
V16 F1 18.915 <0.0001 V16 F2 17.225 <0.0001 T2
V18 F1 13.530 0.0002
V16 F1 14.136 0.0002
V7 F1 12.592 0.0004
T3
V5 F1 9.573 0.0020
V16 F1 8.106 0.0044
V7 F1 7.722 0.0055
T4
V5 F1 7.183 0.0074
V16 F1 64.454 <0.0001 V16 F2 44.646 <0.0001 Pooled
V18 F1 28.327 <0.0001 經由以上 Lagrange multiplier 以及殘差分布之後發現，本研究之 TAM 模式 的變數間雖有殘差，但殘差值皆不大；衡量變數與潛在變數間雖有相關，但相關 性亦不大。且本研究模式之各項指標在四個時點及混合資料皆已達到適配水準以 上，故本研究之 TAM 模式將以此原始模式作為 SEM 第二階段分析的基礎。
2. C-TAM-TPB
在 C-TAM-TPB 模式部份，模式中包含知覺有用性、知覺易用性、主觀規範、
知覺行為控制、態度以及行為意向等六個潛在構念，行為一個衡量構念。
C-TAM-TPB 模式依照四個時點分開及混合之 CFA 分析結果如表 4.12 所示。
表 4.12 C-TAM-TPB 衡量模式之確認性因素分析結果
T1 T2 T3 T4 Pooled
2 481.053 319.113 390.558 359.333 723.789
df 189 189 189 189 189
df
2/
2.545 1.688 2.066 1.901 3.830 GFI 0.819 0.821 0.788 0.784 0.884 AGFI 0.758 0.761 0.717 0.711 0.845 RMR 0.068 0.068 0.060 0.039 0.045 NFI 0.856 0.839 0.834 0.831 0.921 NNFI 0.885 0.909 0.884 0.890 0.926 CFI 0.906 0.926 0.905 0.910 0.940 RMSEA 0.087 0.073 0.083 0.090 0.069
在分析結果的部份，一樣從三個方面進行檢定。
(1) 卡方值檢定
經由分析結果可知，衡量模式的卡方值皆達到顯著水準，即資料與模式有差 異。除混合資料之卡方自由度比大於 3 屬於可接受範圍之外，其餘各時點資料之 卡方自由度比皆小於 3，整體來說屬於可接受範圍。
(2) 適配度指標檢定
以同樣的衡量標準來看，本研究之 C-TAM-TPB 衡量模式的指標大多屬於可 接受範圍之適配度，少部分指標低於可接受門檻。綜合各時點及混合資料分析結 果，本模式的適配度屬於可接受範圍，但尚有修改進步的空間。
(3) 殘差值與 Lagrange Multiplier 檢定
在適配度分析的第三部份，利用 Lagrange multiplier test 檢視衡量變數與潛在 變數間的相關程度。可得到相關度最高的前十組，以下列出各時點及混合資料分 析中相關程度最高之前三組變數及構念，如表 4.13 所示。
表 4.13 C-TAM-TPB 衡量模式 Lagrange multiplier test
衡量變數 潛在構念 卡方值 Pr<ChiSq V15 F1 58.115 <0.0001 V15 F2 49.777 <0.0001 T1
V15 F5 40.807 <0.0001 V15 F5 19.602 <0.0001 V15 F6 18.261 <0.0001 T2
V16 F1 18.246 <0.0001 V15 F6 43.597 <0.0001 V15 F5 41.963 <0.0001 T3
V8 F6 25.257 <0.0001 V15 F6 23.016 <0.0001 V15 F1 20.402 <0.0001 T4
V15 F3 16.783 <0.0001 V15 F5 107.281 <0.0001 V15 F6 88.694 <0.0001 Pooled
V15 F1 86.096 <0.0001 經由以上 Lagrange multiplier 以及殘差分布之後發現，本研究之 C-TAM-TPB 模式的變數間，不論是各時點或是混合資料分析中，V15「PDA 系統是相當適合 用來做停車開單作業的」與多個潛在變數的相關性高，卡方值偏大，且殘差值也 偏大。根據理論，V15 是被知覺行為控制所解釋，但卻發現與其他潛在變數(使 用態度傾向、行為意向等)有高度相關性，顯示本研究模式中的 V15 為一複雜變 數(Complex Variable)，而 Hacther(1998)認為刪除此類變數可以避免干擾後續路徑 分析結果，故本研究在 C-TAM-TPB 模式中刪除 V15。
經過刪除 V15 之後，再次進行 CFA 分析，模式適配度指標分析結果如下表 4.14 所示。
表 4.14 C-TAM-TPB 修正衡量模式之確認性因素分析結果
T1 T2 T3 T4 Pooled
2 354.313 252.841 313.812 303.675 519.165
df 169 169 169 169 169
df
2/
2.097 1.496 1.857 1.797 3.072 GFI 0.858 0.854 0.830 0.804 0.920 AGFI 0.806 0.801 0.797 0.782 0.891 RMR 0.055 0.063 0.056 0.038 0.039 NFI 0.886 0.863 0.858 0.847 0.939 NNFI 0.921 0.936 0.910 0.906 0.948 CFI 0.936 0.949 0.928 0.924 0.958 RMSEA 0.074 0.062 0.075 0.084 0.059
在分析結果部份，一樣從三個部份進行檢定。
(1) 卡方值檢定
經由分析結果可知，衡量模式的卡方值皆達到顯著水準，即資料與模式有差 異，但與原本未修飾模式比較起來，卡方值已經大幅下降。混合資料的卡方自由 度比已下降為 3.072，較未修飾前的 3.830 下降許多，其餘各時點資料的卡方自 由度比皆小於 3，整體來說屬於可接受範圍。
(2) 適配度指標檢定
本研究 C-TAM-TPB 之修正衡量模式的各衡量指標大多屬於可接受範圍或高 適配度範圍，僅少部分指標略低於標準。故綜合來看，本模式經過ㄧ次修正之後 的適配度是屬於可接受的。
(3) 殘差值與 Lagrange Multiplier 檢定
利用 Lagrange multiplier test 檢視衡量變數與潛在變數間的相關程度。可得到 相關度最高的前十組，以下列出各時點及混合資料分析中相關程度最高之前三組 變數及構念，如表 4.15 所示。
表 4.15 C-TAM-TPB 修正衡量模式 Lagrange multiplier test
衡量變數 潛在構念 卡方值 Pr<ChiSq V10 F5 21.315 <0.0001 V10 F6 19.454 <0.0001 T1
V10 F4 17.553 <0.0001 V16 F1 18.577 <0.0001 V16 F2 17.288 <0.0001 T2
V10 F5 14.266 0.0002
V8 F6 27.418 <0.0001 V8 F5 27.114 <0.0001 T3
V8 F1 21.990 <0.0001
V11 F4 10.726 0.0011
V13 F3 8.483 0.0036
T4
V7 F1 8.406 0.0037
V8 F5 66.066 <0.0001 V16 F1 59.054 <0.0001 Pooled
V8 F6 58.903 <0.0001 經由以上 Lagrange multiplier 以及殘差分布之後發現，本研究之 C-TAM-TPB 修正模式的變數間雖仍有殘差，但殘差值皆不大；衡量變數與潛在變數間雖有相 關，但相關性亦不大。且本 C-TAM-TPB 修正模式之各項指標在各時點及混合資 料分析中大多已達到適配水準以上，故本研究之 C-TAM-TPB 模式將以此修正模 式作為 SEM 第二階段分析的基礎。
3. UTAUT
在 UTAUT 模式部份，模式中包含預期績效、預期付出、社會影響、便利性 以及行為意向等五個潛在構念，使用行為一個衡量構念。UTAUT 模式依照四個 時點分開及混合之 CFA 分析結果如表 4.16 所示。
表 4.16 UTAUT 衡量模式之確認性因素分析結果
T1 T2 T3 T4 Pooled
2 374.109 233.601 330.116 292.750 598.560
df 138 138 138 138 138
df
2/
2.711 1.693 2.392 2.121 4.337 GFI 0.832 0.840 0.795 0.790 0.887 AGFI 0.769 0.779 0.718 0.710 0.844 RMR 0.074 0.050 0.062 0.042 0.046 NFI 0.858 0.857 0.814 0.825 0.920 NNFI 0.881 0.919 0.852 0.872 0.922 CFI 0.904 0.934 0.881 0.897 0.937 RMSEA 0.092 0.073 0.095 0.100 0.074
在分析結果的部份，一樣從三個方面進行檢定。
(1) 卡方值檢定
經由分析結果可知，衡量模式的卡方值皆達到顯著水準，即資料與模式有差 異。混合資料的卡方自由度比大於 3，為 4.337 之外，其餘四個時點的卡方自由 度比皆小於 3，整體來說屬於可接受範圍。
(2) 適配度指標檢定
本研究 UTAUT 之衡量模式的大部分指標屬於可接受範圍，但有部分指標低 於可接受水準。綜合各時點及混合資料分析結果來看，本模式的適配度屬於可接 受範圍，但尚有修改進步的空間。
(3) 殘差值與 Lagrange Multiplier 檢定
在適配度分析的第三部份，利用 Lagrange multiplier test 檢視衡量變數與潛在 變數間的相關程度。可得到相關度最高的前十組，以下列出各時點及混合資料分 析中相關程度最高之前三組變數及構念，如表 4.17 所示。
表 4.17 UTAUT 衡量模式 Lagrange multiplier test
衡量變數 潛在構念 卡方值 Pr<ChiSq V15 F1 60.661 <0.0001 V15 F2 51.484 <0.0001 T1
V15 F3 42.753 <0.0001 V15 F6 18.094 <0.0001
V10 F6 13.059 0.0003
T2
V8 F6 4.399 0.0360
V15 F6 38.978 <0.0001 V8 F6 21.595 <0.0001 T3
V8 F1 18.844 <0.0001 V15 F6 24.446 <0.0001 V15 F1 21.627 <0.0001 T4
V15 F3 18.022 <0.0001 V15 F6 87.377 <0.0001 V15 F1 86.696 <0.0001 Pooled
V15 F2 57.782 <0.0001 經由以上 Lagrange multiplier 以及殘差分布之後發現，本研究之 UTAUT 模 式的變數間，不論是各時點或是混合資料分析中，V15「PDA 系統是相當適合用 來做停車開單作業的」與多個潛在變數的相關性高，卡方值偏大，且殘差值也偏
2 265.537 173.317 257.430 242.936 397.482
df 121 121 121 121 121
df
2/
2.915 1.432 2.128 2.003 3.285 GFI 0.875 0.877 0.837 0.812 0.928 AGFI 0.823 0.826 0.770 0.774 0.899 RMR 0.058 0.045 0.057 0.041 0.038 NFI 0.891 0.884 0.843 0.843 0.942 NNFI 0.920 0.951 0.884 0.889 0.948 CFI 0.936 0.961 0.908 0.912 0.959 RMSEA 0.077 0.058 0.086 0.095 0.061
在分析結果部份，一樣從三個部份進行檢定。
(3) 殘差值與 Lagrange Multiplier 檢定
利用 Lagrange multiplier test 檢視衡量變數與潛在變數間的相關程度，可得到 相關度最高的前十組，以下列出各時點及混合資料分析中相關程度最高之前三組 變數及構念，如表 4.19 所示。
表 4.19 UTAUT 修正衡量模式 Lagrange multiplier test
衡量變數 潛在構念 卡方值 Pr<ChiSq V10 F6 19.499 <0.0001
V8 F1 19.269 <0.0001 T1
V10 F4 18.920 <0.0001
V10 F6 13.368 0.0003
V10 F4 8.060 0.0045
T2
V8 F6 7.179 0.0074
V8 F6 23.746 <0.0001 V8 F1 20.175 <0.0001 T3
V8 F2 16.568 <0.0001
V11 F4 11.065 0.0009
V5 F1 9.584 0.0020
T4
V7 F1 9.292 0.0023
V8 F6 59.987 <0.0001 V8 F1 45.306 <0.0001 Pooled
V10 F6 45.023 <0.0001 經由以上 Lagrange multiplier 以及殘差分布之後發現，本研究之 UTAUT 修 正模式的變數間雖仍有殘差，但殘差值皆不大；衡量變數與潛在變數間雖有相 關，但相關性亦不大。且本 UTAUT 修正模式在四個時點及混合資料分析中，各 項指標皆已達到適配水準以上，故本研究之 UTAUT 模式將以此修正模式作為 SEM 第二階段分析的基礎。