第五章 實證分析
第三節 結構方程式模型驗證與適配分析
一、驗證性因素分析
本研究利用最大概似法(maximum likelihood)進行驗證性因素分析，針對各 測量模型之參數進行估計，對各構面問項進行檢驗，本研究的 SEM 模式共包含 6 個潛在變數與 25 個觀察變數，其中 3 個潛在變數分別為：內部工作環境、外 部工作環境、角色內服務行為、角色外服務行為、服務品質與顧客忠誠度。
依據多位學者提出基本的配適標準不能出現下列情況：1.誤差變異數不能有 負值；2.誤差變異須達顯著水準；3.標準化因素負荷量不得低於 0.5 或超過 0.95；
4.標準誤差不能太大(陳順宇，2007)。而在整體模式配適度，Bollen(1989); Hair 等(1998)認為 χ2/df 值小於 5，可接受視為良好之配適。本研究亦參考適配度指 標(goodness of fit index, GFI)、調整後適合度指標(adjusted goodness of fit index, AGFI)、規範適配指標(normed fit index, NFI)、增值適配指標(incremental fit index, IFI)、比較適配指標(comparative fit index ,CFI)、殘差平方根(root mean square residual, RMR)等指標來衡量模式的適配度。
本研究採用多元指標來判定結構方程模式的整體適配度，驗證性因素分析 各因素之模式配適度指標如表 22 所示，各項潛在變數衡量模式之檢測結果分別
表 22
各構面之驗證性因素分析模型適配度指標 適配度
指標
內部 工作 環境
外部 工作 環境
角色 內服務
行為
角色 外服務
行為
服務 品質
顧客 忠誠度
學者建議理 想值 χ2 712.21 18.866 161.327 68.578 314.98 0
χ2/df < 5 Bollen (1989) df 5 2 9 5 54 0
χ2/df 14.243 9.433 17.929 13.916 5.833
GFI 0.943 0.982 0.912 0.945 0.904 1
GFI > 0.9 Bentler &
Bonett(1980) AGFI 0.830 0.909 0.794 0.835 0.862
AGFI > 0.9 Bentler &
Bonett(1980) NFI 0.952 0.976 0.910 0.960 0.918 1
NFI > 0.9 Bentler &
Bonett(1980) IFI 0.955 0.979 0.915 0.963 0.931 1
IFI > 0.9 Bentler &
Bonett(1980) CFI 0.955 0.978 0.914 0.963 0.931 1
CFI > 0.9 Bagozzi &
Yi(1988) RMR 0.022 0.042 0.020 0.012 0.025 0
RMR < 0.05 Bagozzi &
Yi(1988)
表 23
修正後各構面之驗證性因素分析模型適配度指標 適配度
指標
內部 工作 環境
外部 工作 環境
角色 內服務
行為
角色 外服務
行為
服務 品質
顧客 忠誠
度
學者建議理 想值
修正題 項相關
A1-A2 B1-B2 C1-C2 C2-C6
D4-D5 E1-E2 E1-E12 E2-E3 E3-E4 E3-E9 E4-E5 E5-E6 E5-E8 E6-E7 E7-E8 E9-E10 E10-E11
無
χ2 6.855 0.227 19.674 10.978 69.545 0
χ2/df < 5 Bollen (1989) df 4 1 7 4 42 0
χ2/df 1.714 0.227 2.811 2.745 1.656
GFI 0.995 1 0.987 0.991 0.977 1
GFI > 0.9 Bentler &
Bonett(1980) AGFI 0.980 0.998 0.962 0.968 0.958
AGFI > 0.9 Bentler &
Bonett(1980) NFI 0.995 1 0.989 0.994 0.982 1
NFI > 0.9 Bentler &
Bonett(1980) IFI 0.998 1 0.993 0.996 0.993 1
IFI > 0.9 Bentler &
Bonett(1980) CFI 0.998 1 0.993 0.996 0.993 1
CFI > 0.9 Bagozzi &
Yi(1988) RMR 0.007 0.003 0.006 0.005 0.012 0
RMR < 0.05 Bagozzi &
Yi(1988) 1.內部工作環境
如表 22 所示，內部工作環境之χ2 = 712.21，df = 5，χ2/df = 14.243 大於 5，
AGFI = 0.83 小於 0.9，表示資料與該模式間配適度不佳，表示初始模示尚需進 行修正，透過 AMOS 分析資料，指出「題項 A1 與 A2」具有相關，故建立新的 修正模式。
= 1.741 大於 5，而 GFI = 0.995，AGFI = 0.980，NFI = 0.995，IFI = 0.998，CFI = 0.998 均大於 0.9，RMR = 0.007 小於 0.05，表示資料與模式間均達到良好的模 式配適度，無需再做任何修正。
接著進行模式信、效度分析，依據表 24 顯示，各構面之混合信度為 0.885，
大於 0.8，故可推論本研究潛在變數的內部一致性已達標準。變異數萃取量為 0.608，均超過學者建議之 0.5 標準，顯示該量表之觀察變數達一致性及穩定性，
具有高信度。各觀察變數之標準化因素負荷量均大於 0.6，且 t 值皆達到顯著水 準，代表各觀察變數與其所屬之潛在變數間具有顯著之相關性，內部工作環境 量表具有良好之建構效度。
2.外部工作環境
如表 22 所示，外部工作環境之χ2 = 18.866，df = 2，χ2/df = 9.433 大於 5，
表示資料與該模式間配適度不佳，表示初始模示尚需進行修正，透過 AMOS 分 析資料，指出「題項 B1 與 B2」具有相關，故建立新的修正模式。
修正後的模式適配度如表 23 所示，外部工作環境之χ2 = 0.227，df = 1，χ2/df
= 0.227 小於 5，而 GFI = 1，AGFI = 0.998，NFI = 1，IFI = 1，CFI = 1 均大於 0.9，
RMR = 0.003 小於 0.05，表示資料與模式間均達到良好的模式配適度，無需再 做任何修正。
接著進行模式信、效度分析，依據表 24 顯示，各構面之混合信度為 0.814，
大於 0.8，故可推論本研究潛在變數的內部一致性已達標準。變異數萃取量為 0.536，均超過學者建議之 0.5 標準，顯示該量表之觀察變數達一致性及穩定性，
具有高信度。各觀察變數之標準化因素負荷量多數皆大於 0.6，且 t 值皆達到顯 著水準，代表各觀察變數與其所屬之潛在變數間具有顯著之相關性，外部工作 環境量表具有良好之建構效度。
3.角色內服務行為
如表 22 所示，角色內服務行為之χ2 = 161.327，df = 9，χ2/df =17.929 大於 5，
AGFI = 0.794 小於 0.9，表示資料與該模式間配適度不佳，表示初始模示尚需進 行修正，透過 AMOS 分析資料，指出「題項 C1 與 C2」和「題項 C2 與 C6」具 有相關，故建立新的修正模式。
修正後的模式適配度如表 23 所示，角色內服務行為之χ2 =19.674，df = 7，
χ2/df = 2.811 小於 5，而 GFI = 0.987，AGFI = 0.962，NFI = 0.989，IFI = 0.993，
CFI = 0.993 均大於 0.9，RMR = 0.006 小於 0.05，表示資料與模式間均達到良好 的模式配適度，無需再做任何修正。
接著進行模式信、效度分析，依據表 24 顯示，各構面之混合信度為 0.892，
大於 0.8，故可推論本研究潛在變數的內部一致性已達標準。變異數萃取量為 0.584，均超過學者建議之 0.5 標準，顯示該量表之觀察變數達一致性及穩定性，
具有高信度。各觀察變數之標準化因素負荷量均大於 0.6，且 t 值皆達到顯著水 準，代表各觀察變數與其所屬之潛在變數間具有顯著之相關性，角色內服務行 為量表具有良好之建構效度。
4.角色外服務行為
如表 22 所示，角色外服務行為之χ2 = 68.578，df = 5，χ2/df =13.916 大於 5，
AGFI = 0.835 小於 0.9，表示資料與該模式間配適度不佳，表示初始模示尚需進 行修正，透過 AMOS 分析資料，指出「題項 D4 與 D5」具有相關，故建立新的 修正模式。
修正後的模式適配度如表 23 所示，角色內服務行為之χ2 = 10.978，df = 4，
χ2/df = 2.745 小於 5，而 GFI = 0.991，AGFI = 0.968，NFI = 0.994，IFI = 0.996，
CFI = 0.996 均大於 0.9，RMR = 0.005 小於 0.05，表示資料與模式間均達到良好 的模式配適度，無需再做任何修正。
接著進行模式信、效度分析，依據表 24 顯示，各構面之混合信度為 0.926，
大於 0.8，故可推論本研究潛在變數的內部一致性已達標準。變異數萃取量為 0.667，均超過學者建議之 0.5 標準，顯示該量表之觀察變數達一致性及穩定性，
具有高信度。各觀察變數之標準化因素負荷量均大於 0.6，且 t 值皆達到顯著水 準，代表各觀察變數與其所屬之潛在變數間具有顯著之相關性，角色外服務行 為量表具有良好之建構效度。
5.服務品質
如表 22 所示，服務品質之χ2 = 314.98，df = 54，χ2/df = 5.833 大於 5， AGFI
= 0.862 小於 0.9，表示資料與該模式間配適度不佳，表示初始模示尚需進行修 正，透過 AMOS 分析資料，指出「題項 E1 與 E2」、「題項 E1 與 E12」等具 有相關，故建立新的修正模式。
修正後的模式適配度如表 23 所示，角色內服務行為之χ2 =69.545，df = 42，
χ2/df = 1.656 小於 5，而 GFI = 0.977，AGFI = 0.958，NFI = 0.982，IFI = 0.993，
CFI = 0.993 均大於 0.9，RMR = 0.012 小於 0.05，表示資料與模式間均達到良好 的模式配適度，無需再做任何修正。
接著進行模式信、效度分析，如表 24 顯示，各構面之混合信度為 0.931，
大於 0.8。變異數萃取量為 0.531，均達到學者建議之 0.5 標準，故可推論本研究 具收斂效度。各觀察變數之標準化因素負荷量幾乎均大於 0.6，t 值皆達到顯著 水準，代表各觀察變數與其所屬之潛在變數間具有顯著之相關性，服務品質量 表已達良好的建構效度。
6.顧客忠誠度
如表 22 可得知顧客忠誠度之測量模式評估結果，χ2 = 0，df = 0，χ2/df = 0 小於 5，表示資料與該模式間配適度良好。而 GFI = 1，NFI = 1，IFI = 1，CFI = 1 均大於 0.9，RMR = 0 小於 0.05，表示 資料與模式間均達到良好的模式配適度，
無需做任何修正。
接著進行模式信、效度分析，如表 24 顯示，各構面之混合信度為 0.908，
大於 0.8。變異數萃取量為 0.766，均達到學者建議之 0.5 標準，故可推論本研究 潛在變數的內部一致性可謂已達標準。各觀察變數之標準化因素負荷量均大於 0.6，t 值皆達到顯著水準，代表各觀察變數與其所屬之潛在變數間具有顯著之 相關性，代表各觀察變數與其所屬之潛在變數間具有顯著之相關性，量表具有 良好之建構效度。
表 24
驗證性因素分析表
衡量題項
標準化 因素負 荷量
t 值 混合信 度
變異數 萃取量 內部工作環境 公司的管理制度 0.739 ---
0.885 0.608 公司為員工著想程度 0.744 21.375
同事之間的相處情況 0.668 14.609 對於公司的認同感 0.889 19.188 對於公司的未來遠景 0.84 18.444 外部工作環境 行車面臨的道路狀況 0.611 ---
0.814 0.536 與同業的競爭情況 0.506 11.12
與乘客之間的溝通 0.93 13.864 行車中的突發狀況 0.805 14.144
角色內服務行為 遵守公司行車安全和服務的各項規定 0.612 ---
0.892 0.584 熟悉車輛、車內設備、行車路線和停靠站 0.657 16.611
具有足夠知識回答乘客相關問題 0.765 13.806 具備熟練的駕駛技術與良好的駕駛習慣 0.801 14.238 具備足夠的應變能力來面對突發狀況 0.867 14.963 具備面對乘客的良好服務技巧與溝通能力 0.849 14.745 角色外服務行為 具備主動學習各項新事物的精神 0.816 ---
0.926 0.667 以愉悅的心情來面對每天的工作及每位旅客 0.859 22.19
主動美化車輛，營造舒適的乘車空間 0.839 21.547 注意旅客安全，主動提醒下車旅客後方來車 0.749 18.376 主動關心旅客，並盡可能地協助旅客解決問題 0.814 20.632
註：---表示在 Amos 中設定值為 1，無 t-value 值。
*表示 P<0.01。
表 24 (續)
衡量題項
標準化 因素負 荷量
t 值 混合信 度
變異數 萃取量
服務品質
候車時間可以接受 0.515 ---
0.931 0.531 公車的車廂內外整潔舒適 0.747 12.599
對駕駛員提供的播報站名服務感到滿意 0.67 10.697 駕駛員的服裝儀容整潔 0.738 11.281 駕駛員不會於行車時抽煙或吃檳榔 0.706 11.011 駕駛員不會用不耐煩的態度催促旅客上下車 0.738 11.274 駕駛員對於乘客的詢問樂於回答 0.742 11.305 駕駛員行車平穩，不會急加速或急煞車 0.679 10.789 駕駛員不會邊開車邊講手機 0.746 11.341 駕駛員遵守交通規則行車，不會超速或闖紅燈 0.762 11.441 駕駛員會將車輛停穩於路邊後才開門上下客 0.804 11.752 整體而言，對首都客運的服務滿意度 0.844 13.03 顧客忠誠度 如有需要時，下一次是否願意繼續搭乘 0.892 ---
0.908 0.766 如有需要時，是否願意搭乘業者的其他路線
0.893 26.552 是否願意向親友推薦搭乘業者所營運之路線
0.841 24.618
註：---表示在 Amos 中設定值為 1，無 t-value 值。
*表示 P<0.01。
二、整體衡量模式分析
由驗證性因素分析結果顯示，可知本研究各構面的信度、效度均已達可接 受的水準值。因此進行整體衡量模式分析，以驗證研究架構之衡量品質。
如表 25 所示，整體衡量模式之χ2 = 1934.494，df = 546，χ2/df = 3.543 小於 5， GFI= 0.829，AGFI= 0.802，NFI= 0.863，IFI= 0.898，CFI= 0.898，均小於 0.9，RMR=0.049 小於 0.05，表示資料與該模式間配適度不佳，表示初始模示尚 需進行修正，故透過 AMOS 分析資料，建立新的修正模式。
修正後整體衡量模式適配度為 χ2=795.125、df=509，χ2/df=1.562 小於 5，
GFI=0.921、AGFI=0.902、NFI=0.944、IFI=0.979、CFI=0.979 均大於 0.9，RMR=
0.018 小於 0.05，表示資料與模式間達到良好的配適度，無需再做任何修正。
整體衡量模式經過驗證性因素分析之確認與修正後，最終的量表結構與驗 證性因素分析結果如圖23。
表 25
整體衡量模式適配度檢定 適配度指標 初始
模式適配度
修正後
模式適配度 學者建議理想值 χ2 1934.494 795.125
χ2/df < 5
Bollen (1989)
Df 546 509
χ2/df 3.543 1.562
GFI 0.829 0.921 GFI > 0.9
Bagozzi & Yi(1988) AGFI 0.802 0.902 AGFI > 0.9
Bagozzi & Yi(1988) NFI 0.863 0.944 NFI > 0.9
Bentler & Bonett(1980) IFI 0.898 0.979 IFI > 0.9
Bentler & Bonett(1980) CFI 0.898 0.979 CFI > 0.9
Bagozzi & Yi(1988) RMR 0.049 0.018 RMR < 0.05
Bagozzi & Yi(1988)