結構方程式

經 由 驗 証 性 因 素 分 析 的 檢 測 之 後 ， 如 問 卷 能 符 合 檢 測 的 標 準 ， 則 接 著 將 可 使 用 LISREL 進行結構模式的檢測，此模式旨在辨認潛在變 數 之 間 的 因 果 關 係 。

LISREL 即線性結構化關係式（Linear Structural Relationship）的 簡 稱，為 Jöreskog and Sörbom（1993）根據共變數結構分析（Covariance Structure Analysis）發展而成，並整合路徑分析、驗證性因素分析與一 般 統 計 考 驗 方 法 ， 較 一 般 路 徑 分 析 更 能 剖 析 複 雜 之 關 係 現 象 與 構 念 ， 並 可 衡 量 一 系 列 線 性 結 構 模 式 之 未 知 係 數(即 聯 立 方 程 式)， 是 行 為 科 學 與 社 會 科 學 理 論 研 究 之 重 要 工 具 ， 可 克 服 迴 歸 分 析 之 限 制 條 件 ， 固 其 理 論 模 式 更 具 彈 性。利 用 因 果 模 式(理論)所產生之相關係數矩陣(或 共 變 異 數 矩 陣)與 調 查 資 料 之 相 關 係 數 矩 陣 (或 共 變 異 數 矩 陣 )之 差 異 比 較 ， 來 衡 量 其 因 果 模 式 之 適 合 程 度 。

ㄧ 、LISREL 模式分析流程

推 論 因 果 關 係 的 研 究 方 法 包 括：因 素 分 析（Factor Analysis）、

路 徑 分 析 （Path Analysis）、結構方程式模式（Structural Equation Modeling）等。

因 素 分 析 只 能 反 應 變 數 與 變 數 間 之 關 係 ， 無 法 進 一 步 分 析 變 數 間 的 因 果 關 係 ； 而 路 徑 分 析 雖 然 可 以 分 析 變 數 間 之 因 果 關 係 ， 但 其 基 本 假 設 卻 是 不 切 實 際(林清山，民 73 年)，例如：各變項之 測 驗 誤 差 為 零 、 殘 差 （Residuals） 之 間 相 關 為 零 、 因 果 關 係 為 單 向（Unidirectional or Recursive）等。事實上每一個研究變數的測 量 都 存 在 誤 差 ， 例 如 ： 針 對 相 同 幾 個 變 項 ， 對 受 試 者 反 覆 進 行 測 驗 時 ， 殘 差 間 便 可 能 有 相 關 存 在 ， 且 變 項 與 變 項 間 是 否 互 為 因 果 關 係 亦 為 研 究 者 所 感 興 趣 ， 如 果 強 制 假 定 前 一 變 項 會 影 響 後 一 變 項 ， 則 顯 得 不 合 邏 輯 。 傳 統 多 變 量 分 析 方 法 （ 如 複 迴 歸 、 因 素 分 析 、 多 變 量 變 異 數 、 正 典 相 關 分 析 ） 只 能 在 同 一 時 間 內 檢 驗 自 變 數 與 依 變 數 的 單 一 關 係 ， 若 是 想 要 同 時 解 決 多 個 相 關 的 問 題 ， 則 須 藉 助 結 構 方 程 式 模 式 。 結 構 方 程 式 模 式 可 同 時 分 析 一 組 具 有 依 賴 關 係 的 方 程 式 ， 尤 其 是 具 有 因 果 關 係 的 方 程 式 。 係 結 合 因 素 分 析 與 路 徑 分 析 之 分 析 方 法 ， 故 可 分 析 變 數 之 因 果 關 係 ， 不 僅 彌 補 因 素 分 析 的 缺 點 ， 並 考 慮 將 誤 差 列 入 一 併 探 討 ， 解 決 路 徑 分 析 方 法 之 研 究 限 制 。 由 於 該 法 兼 具 一 般 性 與 實 用 性 ， 比 一 般 路 徑 分 析 方 法 更 能 剖 析 複 雜 之 關 係 現 象 與 構 念 ， 並 可 衡 量 一 系 列 線 性 結 構 模 式 之 未 知 係 數 ， 是 行 為 科 學 與 社 會 科 學 理 論 研 究 之 重 要 工 具

（Bagozzi and Yi, 1988）。

本 研 究 主 要 採 用LISREL 8.5軟體來分析，用以了解各變項間 是 否 存 在 顯 著 性 影 響 。LISREL模 式 的 分 析 程 序 綜 合 學 者 Hair, Jr.

et al.（1998）, Anderson et al. (1991) 及黃俊英（民89年）之看法，

LISREL的分析應採取以下步驟：

(一)發展理論模式

以LISREL來 考 驗 因 果 關 係 ， 基 本 上 是 屬於 驗 證 的 方 法 ，

這 種 驗 證 方 法 通 常 由 理 論 引 導，而 非 由 以 資 料 來 引 導 研 究。變 項 與 變 項 之 間 的 因 果 關 係 必 須 有 理 論 上 的 支 持，時 間 之 先 後 次 序 不 一 定 是 因 果 關 係 之 必 要 條 件 。

(二)建立因果關係圖

以 箭 頭 表 示 理 論 建 構 之 間 的 關 係 ， 直 線 表 示 因 果 關 係 ， 箭 頭 所 指 為 結 果 ， 箭 頭 來 源 為 原 因 ， 曲 線 雙 箭 頭 表 示 兩 個 理 論 建 構 有 相 關 ， 但 因 果 關 係 不 明 ， 且 其 因 果 關 係 也 不 是 研 究 者 所 要 探 索 的 。

(三)評鑑模式的適合度

模 式 適 合 度 評 鑑 的 目 的，主 要 評 鑑 理 論 模 式 是 否 能 解 釋 實 際 觀 察 所 得 之 資 料 ， 或 者 說 理 論 模 式 與 實 際 觀 察 所 得 資 料 的 差 距 差 異 性 ， 一 般 對 評 估 模 式 的 適 合 度 主 要 針 對 整 體 模 式 、 衡 量 模 式 與 結 構 模 式 三 方 面 進 行 評 估 。

(四)解釋模式

模 式 經 過 評 估 被 研 究 接 受 後，即 檢 查 模 式 結 果 和 提 出 的 模 式 之 間 的 一 致 性 ， 就 其 主 要 關 係 是 否 獲 得 模 式 結 果 的 支 持 。

本 研 究 將 分 為 四 個 部 份 來 解 釋 。 第 一 部 份 為 樣 本 資 料 分 析 。 第 二 部 份 則 是 先 將 本 研 究 之 路 徑 圖 構 建 顯 現 出 來 ， 然 後 再 依 路 徑 圖 列 出 本 研 究 之 結 構 方 程 式 模 式 與 測 量 模 式 以 及 所 需 要 之 參 數 矩 陣 。 第 三 部 分 則 是 從 各 種 角 度 去 評 估 理 論 模 式 與 實 際 觀 察 資 料 之 間 的 差 距 情 形 。 第 四 部 分 為 整 體 研 究 模 型 之 解 釋 以 及 研 究 假 設 之 檢 定 和 各 因 果 關 係 之 評 估 檢 定 結 果 。

二 、LISREL 模型配適度

本 研 究 採 線 性 結 構 關 係 模 型 來 瞭 解 製 造 商 的 表 現 是 否 能 透 過 風 險 意 識 與 管 理 的 構 面，而 有 顯 著 的 影 響，以 驗 證 本 研 究 之 假 設。

而 在 採LISREL分 析 時 必 須 要 從 各 個 角 度 去 評 估 理 論 資 料 與 實 際

調 查 數 字 之 間 的 差 距 情 況 ， 整 體 模 式 配 適 標 準 評 鑑 的 目 的 ， 乃 是 要 從 各 方 面 來 評 鑑 理 論 模 式 是 否 能 解 釋 實 際 觀 察 所 得 的 資 料 ， 或 者 是 說 理 論 模 式 與 實 際 觀 察 所 得 的 資 料 的 差 距 有 多 大 （Anderson and Gerbing,1988）。如下表3.2所列為一般對模式配適度的衡量指 標 ：

表 3.2 LISREL 模式配適度衡量指標彙整表

衡 量 項 目 理 想 評 鑑 結 果

χ² 值 越 小 越 好

χ² 值 比 率(χ2/df) 小 於3

配 適 度 指 數 （Goodness of Fit, GFI） 0.9 以 上 調 整 後 配 適 度 指 數 （Adjusted Goodness of Fit,

AGFI）

0.9 以上

基 準 配 適 度 指 標 （Normed Fit Index, NFI） 0.9 以 上 非 基 準 配 適 度 指 標（Non-Normed Fit Index, NNFI） 0.9 以上 比 較 適 合 度 指 標(Comparative Fit Index, CFI) 0.9 以上 殘 差 均 方 根 （Root Mean-Square Residual, RMR） 小於0.05 漸 進 誤 差 均 方 根 （Root Mean-Square Error

ofApproximation, RMSEA）

小 於0.05

資 料 來 源 ： 張 紹 勳 （ 民90年）

(一)χ²值(Chi-Square Value)：

在 模 式 適 合 度 的 測 試 中 ，Chi-square（ χ²） 是 一 個 最 具 共 通 性 ， 同 時 也 是 一 個 最 常 被 使 用 的 適 合 度 指 標(Joreskogand Sorbom,1993)。然而這裡所談到的 χ²是 不 同 於 一 般 統 計 中 顯 著 差 異 測 試 的 χ² 其目的是在測試預測模式的共變異量和實際資 料 數 據 間 模 式 的 差 異 性。一 個 具 有 適 合 度 的 的 模 式 是 希 望 能 得 到 一 個 不 具 顯 著 水 準 的 χ²； 而 一 個 不 具 顯 著 水 準 的 χ²說 明 了 預 測 模 式 和 實 際 模 式 是 沒 有 差 別 的 。 因 此 χ² 值 愈 小 愈 好 ， 然 而 需 要 注 意 的 是 χ² 對 樣 數 的 大 小 極 為 敏 感 。 因 此 一 個 較 大 的 樣 本 將 使 χ² 過 大 ， 這 樣 會 增 加 得 到 具 顯 著 差 異 結 果 的 機 率 (Hoyle,1995)。若因此而得到的顯著差異結果，並不足以就此

判 斷 該 模 式 不 具 有 適 合 度 。 (二)χ²值 比 率(χ² df)

因 為χ²容 易 受 樣 本 波 動 的 影 響，因 此 評 估 時 將 自 由 度（df）

加 入，利 用 χ² df 的比率來做評鑑，如此將可克服樣本波動的 影 響 。 且 由 於 χ²的 期 望 值 正 好 是 其 自 由 度 ， 故 χ²值比率所代 表 的 是 與 期 望 值 的 差 距 有 多(Bollen,1989)。而學者訂定 χ²值 比 率 小 於 3 表示整體模式愈佳。

(三)配適度指數（Goodness of Fit, GFI）

配 適 度 指 數 表 示 由 理 論 模 式 （ 或 假 設 模 式 ） 所 能 解 釋 的 變 異 與 共 變 數 的 量 ， 此 值 在 0 與 1 之間，大於 0.9 越接近 1 表 示 配 適 度 極 佳 ， 亦 即 該 特 定 模 式 所 能 解 釋 的 變 異 與 共 變 之 間 相 對 數 額 越 大 （Bogozzi and Yi, 1988）。

(四)調整後配適度指數（Adjusted Goodness of Fit, AGFI）

調 整 後 配 適 度 指 數 是 將 GFI 指數依照自由度的數目加以 調 整。調 整。Bagozzi and Yi(1998)曾指出 AGFI 可輔助模式適 合 度 的 判 斷 ； 同 時 其 可 以 避 免 因 樣 本 數 增 加 ， 而 引 起 顯 著 差 異 結 果 的 缺 失 。 當 值 大 於 0.9 時，則可以表示模式的適合度 佳 ； 而 其 值 越 接 近 1 表示此模式的適合度越佳(Joreskog and Sorbom,1993)。

(五)基準配適度指標（Normed Fit Index, NFI）：

NFI 值是以虛無假設（ Null Model）作為基準所推導出 的 指 標 ， 其 配 適 值 須 大 於 0.9。

(六)非基準配適度指標（Non-Normed Fit Index, NNFI）：

NNFI 值是在考量樣本大小的情況下，對 2 c 做轉換所推 導 出 的 指 標 ， 其 配 適 值 須 大 於 0.9。

(七)比較適合度指標(Comparative Fit Index, CFI)：

此 指 標 是 修 正 NFI 值，而將樣本大小列入計算，CFI 值 只 要 高 於 0.9 就具有好的配適度。

(八)殘差均方根值（ Root Mean-Square Residual, RMR）

是 配 適 殘 差 變 異 除 以 共 變 的 平 均 值 的 均 方 根，反 映 的 是 殘 差 的 大 小 ， 故 RMR 值 愈 小 表 示 模 式 的 配 適 度 愈 佳 。 其 值 最 好 是 低 於 0.05。

(九)漸進誤差均方根（Root Mean-Square Error of Approximation, RMSEA）：計算觀察與估算間之差異，其值需小於 0.05。