系統模式之建立

根據上節之綜整，不論假設模式之建立，辨認條件或配適度之檢驗，其主要 關鍵在於模式參數之選取，亦即模式架構之層級性與系統性拓展。Jöreskog 與 Sörbom (1993)及 Schumacker (1996)認為，衡量模式應優先結構模式建立與驗證，

如此在模式驗證、結構修正與模式解釋上會較為完整與周延，而且較能掌握變數 間之影響及釐清模式之內涵。模式辨認度低之可能原因在於模式未知參數過多，

使得自由度變成負值，無法進行參數估計；因此，結構關係之建立相當重要，研 究者必須確實根據邏輯確認變數間之結構關係或相依關係，盡量以最簡潔的統計 模式呈現理論關係，方可有效降低未知參數之個數，滿足適度辨認或過度辨認之 要件。此外，周文賢(民 91)指出模式配適度不佳之原因可能在於模式之未知參數 過少，使得參數受到限制而無法自由估算，造成模式與資料之相容性降低。換言 之，若能由衡量模式之因子負荷參數著手估算，確認觀測變數與潛在變數間之關 係架構；進而依系統層級關係，以及潛在變數間關聯程度，系統性與層次性構建 飛安系統分析之結構模式。如此不僅較能掌握變數間之影響及釐清模式之內涵，

亦可找尋滿足配適度檢測之最簡捷結構化方程模式，運用最少資源提升模式之解 釋能力。

因此，對於系統分析模式之建立，本節擬針對線上活動、安全計畫、安全分 析與安全架構等安全系統核心層面，首先依據安全設計與安全執行評量指標架 構，妥善建立各層面觀測變數與潛在變數之衡量模式；接著，根據潛在變數交互 間影響關係之關鍵程度，依序建立層級內、層級間與整體之結構模式；最後，整 合所有結構模式與層級模式，建立完整之結構化方程模式；而系統分析模式之建 立架構即如圖 4.7 所示。如此，即可系統性與層次性建立飛安管理之結構化方程 模式，確實掌握變數間、活動間、計畫間與層級間之影響關係，徹底釐清飛安分 析模式之內涵。以下即以飛行資訊相關活動為例，進一步具體呈現系統分析模式 之建立方式。

次要關聯 主要關聯

建立因子衡量模式

建立層級結構模式

建立完整結構模式 建立層間結構模式

圖 4.7 系統分析模式建立之架構

4.3.1 因子衡量模式

衡量模式反映觀測變數與潛在變數間之相互依存關係，其中觀測變數與衡量 架構為因子衡量模式之關鍵，以下分別探討。

一、觀測變數

觀測變數為潛在變數之具體表徵，亦為結構化方程模式中各項參數校估 之基礎。其觀測資料為藉由各種調查方式，觀察個案在每個變數所表現出的 狀態或數值，在本研究中即指透過安全評量指標所量測之各觀測變數數值。

依據第三章擬定之飛安管理架構，各活動或計畫之品質可由兩方面評量，一 為靜態面安全設計品質，另一為動態面安全執行品質，而品質之良莠又可由 各項特性之紀錄、觀測與訪查指標加以評量。

不論是結構化方程模式或一般統計模式，最佳之觀測資料為同時性資料 (Simultaneous Data)，即在同一時點蒐集所有指標資料；然而，飛安系統龐大 且相關指標繁多，所以難以獲得充分的同時性資料。況且，就資料來源屬性 與安全監控機制而言，此一條件亦不實際，如航空公司實際飛安管理運作 上，針對航機飛行活動，其安全觀測資料可彙整自航路查核、FOQA 紀錄與 組員作業紀錄等不同資料管道。其實就資料蒐集之特性而言，只要資料蒐集 之方式符合隨機性與系統性抽樣原則，則觀測資料並不須為同時性資料；此 外，由於模式之參數校估方式，係運用統計學之 OLS、GLS 與 MLE 等估算 方法，藉由觀測變數之變異數關係矩陣予以求得，所以結構化方程模式之輸 入資料，不一定須為直接觀測資料，亦可為各觀測變數之變異數，以及各變 數間之共變異數。

二、衡量架構

衡量架構為觀測變數與潛在變數間之關聯(圖 4.8)，若直接運用評量指標 評判活動或計畫等潛在變數之品質，則此衡量模式為一階衡量架構；若以品 質規劃與品質控制作為指標構面，則形成二階衡量模式；若進一步以系統影 響因素作為指標次構面，則可形成三階衡量模式。對於多階層之衡量模式，

結構化方程模式係採多階因素分析方法進行因子負荷參數估算，並驗證衡量 模式架構之適切性。

由飛安管理之角度來看，越多階層表示，表示越多系統性關鍵因素被納 入分析與考量。然而，就模式構建之角度來看，過多的層級可能使模式無法 滿足辨認之要件，或使模式參數估算與架構驗證無效率；此外，過於細瑣之 潛在變數與觀測資料項目，有時可能失去安全評量之實質意涵。因此，若能 依指標架構之層級，將各項觀測資料彙整為一明確且具意涵之整合性觀測數 值，則衡量模式將更具因素分析與問題解釋上之實質意涵，而且由於觀測變 數之減少，可以使整體模式之參數校估與模式驗證等更為有效，所以模式構 建者應視系統分析之需求與觀測變數之條件，尋求最適衡量模式架構。

活動/計畫