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第四節 結構方程式模式分析
SEM 是以結構方程式(structural equations)表示潛在變項之間的關係以及潛 在變項(latent variables)與其觀察變項(manifested variables)之間的關係。只要根據 理論設定研究變數間的關係，即可使用電腦統計套裝軟體進行分析。分析程式主 要依據模式圖來進行撰寫，主要內容包括潛在變項與測量變數之間的關係、指定 模式中需估計的變數或固定其變異數以及指定模式中各潛在變項兩兩之間的共 變異數，以探討共變關係。
結構模式分析重點在於潛在變項整體因果模式能否能與觀察資料配(model fitness)，並在因果模式中，找出代表因果關係之迴歸路徑有哪些已達到顯著性。
因此結構模式分析包括研究模式適配度分析及研究模式各變數間的因果分析二 個階段，前者目的是驗證整體研究模式是否與觀察資料之間無顯著差異；後者目 的為確認研究模式各變數間的影響效果是否顯著，以及效果的大小。本研究 SEM 模式觀察變項與潛在變項及潛在變項與潛在變項關係如圖 4.4-1 所示：
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圖 4.4-1 SEM 模式參數路徑圖
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一、SEM 配適度分析
運用 LISREL8.5 版採最大概似法進行 SEM 得到各項配適指標如表 4.4.1-1 所示：
表 4.4-1 SEM 因素分析配適度評鑑指標
配適度指標 分析結果
𝜒2卡方值 1234.37
NCI=𝜒2/d.f. NCI=1234.37/421=2.93
GFI 0.76
AGFI 0.71
RMSEA 0.088
CFI 0.97
如表 4.4.1-1 顯示，NCI<3 表示模式配適度在可接受的範圍內，GFI 與 AGFI 雖然未達到 Bagozzi and Yi(1988)所提出兩者需要大於 0.8 的標準，但是考量本研 究所納入的變數與問項較多和模型較為複雜，GFI 與 AGFI 為 0.76 和 0.71 仍可 以接受。模型估計後的殘差值 RMSEA 等於 0.088，也是在可接受的範圍內，CFI 值高於 0.9；因此推論本研究整體模型與觀察資料的配適程度良好。
二、研究模式各變數間因果關係
各潛在變項與對應觀察變項之標準化𝜆𝑥 值與𝜆𝑦 對應之 t 值如表 4.4.2-1 及 表 4.4.2-2 所示，當 t 值的絕對值大於 1.96 時，表示估計參數已達 0.05 的顯著 水準；當 t 值的絕對值大於 2.58 時，表示估計參數已達 0.01 的顯著水準；當 t 值的絕對值大於 3.29 時，表示估計參數已達 0.001 的顯著水準。表 4.4.2-1 及表 4.4.2-2 顯示所有𝜆𝑥與𝜆𝑦之估計值均達顯著水準。
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註：*P<0.05 ** p<0.01 *** p<0.001
表4.4.2-3顯示，本研究根據理論推估7個內生潛在變項彼此之間會形成10條 因果關係，進而建立11條研究假設。其中除了研究假說H4：社群參與會正向影 響品牌社群承諾，研究假設的t值結果呈現不顯著之外，其餘8個因果假設之t值皆 呈現顯著的狀態。且其餘八個假說之t值皆大於3.29，故顯著性皆達到0.001的水 準，而標準化β值則顯示內生潛在變項之間的關係與本研究假設一致，呈現正向 影響關係。
表 4.4-5 標準化γ值與 t 值
模式路徑 標準化β值 t 值 檢定結果
結構資本關係資本 0.25 γ21 5.22*** 顯著 結構資本認知資本 0.25 γ11 3.73*** 顯著 結構資本品牌社群承諾 -0.04 γ41 -0.98*** 不顯著
註：*P<0.05 ** p<0.01 *** p<0.001
表 4.4.2-4 顯示，本研究根據理論推估一個外生潛在變項「結構資本」與三 個內生潛在變項「認知資本」、「關係資本」與「品牌社群承諾間」的關係並建立 三個相關研究假說，三個研究假說經模式驗證後，除 H1c 外均達 0.001 之顯著 水準，標準化值β 顯示外生潛在變項與內生潛在變項的關係與本研究假設一致，
呈現正向關係。研究假說檢定結果如圖 4.4.2-1 及圖 4.4.2-2 所示：
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圖 4.4-2 本研究觀念架構檢定結果(一) 註：1.實線代表潛在變數間之關係檢定結果為顯著
2.虛線代表潛在變數間之關係檢定結果為不顯著
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圖 4.4-3 本研究觀念架構檢定結果(二)
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表 4.4-6 假說檢定結果彙整表
假說 假說內容 結構參數 結果
H1a 結構資本會正向影響認知資本 𝛾11=0.25*** 成立 H1b 結構資本會正向影響關係資本 𝛾21 =0.25*** 成立 H1c 結構資本會正向影響品牌社群承諾 𝛾41 =-0.04 不成立 H2a 認知資本會正向影響關係資本 𝛽21 =0.75*** 成立 H2b 認知資本會正向影響品牌社群承諾 𝛽41 =0.32*** 成立 H3a 關係資本會正向影響品牌社群承諾 𝛽42=0.60*** 成立 H3b 關係資本會正向影響社群參與 𝛽32 =0.82*** 成立 H4 社群參與會正向影響品牌社群承諾 𝛽43=0.06 不成立 H5a 品牌社群承諾會正向影響品牌愛慕 𝛽64 =0.22*** 成立 H5b 品牌社群承諾會正向影響抵抗性 𝛽54 =0.41*** 成立 H6 抵抗性會正向影響品牌愛慕 𝛽65 =0.68*** 成立 H7 抵抗性會正向影響品牌共鳴 𝛽75 =0.61*** 成立 H8 品牌愛慕會正向影響品牌共鳴 𝛽76 =0.38*** 成立 註：1.*表示 t 值達 0.05 之顯著水準；**表示達 0.01 之顯著水準；***表示達到 0.001 之顯著水準
2. γ與β數值皆為標準化的數值
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註：1.*表示 t 值達 0.05 之顯著水準；**表示達 0.01 之顯著水準；***表示達到 0.001 之顯著水準
圖 4.4-4 整體資料路徑模式參數估計結果
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第伍章 結論與建議
本研究以線性結構模式，以 iLuxgen、納智捷之家、555club、E46Fanatics、
AUDI RS5 S5 A5 專屬 5 號俱樂部聯誼會(Taiwan)、MacUknow、Nikon Club、
SAVRIN 幸福家族和重機論壇本田家族等 9 個品牌社群為例，衡量各社群社會資 本中的結構、認知與關係資本，再探討其如何透過品牌社群承諾、抵抗性與品牌 愛慕等加強品牌共鳴。以下將重要的研究結論加以整理，並提出本研究之研究貢 獻、研究限制及未來的研究方向建議。