第四章 實證分析
第五節 結構方程式模式分析
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立 政 治 大 學
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第四章 實證分析
第五節 結構方程式模式分析
結構方程模式之參數估計與檢定可分為二個部分。首先是顯現變數之衡 量模式，包括x 變數之衡量以及 y 變數之衡量模式，第二部分是函數關係的 結構方程式。以下分別探討各模式的參數檢定。
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 (modelfitness)，並在因果模式中，找出代表因果關係之迴歸徑路有哪些已達 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4.5-1 所示：
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(561)=1621.072(p=0.0) NCI= χ2/d.f. NCI=1621.072/561=2.88
GFI 0.802
AGFI 0.765
RMR 0.0267
CFI 0.963
表4.4.1-1 顯示，NCI 值<3 表示模式配適度可接受，GFI 與AGFI 值雖 未達0.9水準，但根據Bagozzi and Yi（1988）提出之標準，二者只要大於0.8 即 可接受，RMR值<0.05 表示模式估計後剩下的殘差很少，CFI 值高於0.9；因
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的假說中，假說H2、H4、H5顯著水準達0.01，標準化β 值則顯示內生潛在變 項間的關係與本研究假設一致，呈現正向關係。‧
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第四章 實證分析
表4.5 -6假說檢定結果彙整表 假
說 假說內容 結構參數 檢定結果
H1a 當資訊品質正確性愈強時，品牌社群認同愈強。 γ11=0.166* 成立
H1b 當資訊品質完整性愈強時，品牌社群認同愈強。 γ21=0.177* 成立
H1c 當資訊品質可靠性愈強時，品牌社群認同愈強。 γ31=0.083 不成立 H1d 當資訊品質攸關性愈強時，品牌社群認同愈強。 γ41=0.118* 成立
H1e 當資訊品質可讀性愈強時，品牌社群認同愈強。 γ51=-0.062 不成立
H1f 當資訊品質及時性愈強時，品牌社群認同愈強。 γ61=0.211* 成立
H1g 當資訊品質一致性愈強時，品牌社群認同愈強。 γ71=0.273* 成立
H2 當品牌社群認同愈強時，品牌社群承諾愈強。 β21=0.685** 成立
H3 當品牌社群認同愈強時，規範性壓力愈弱。 β31=0.625 不成立，與預
期方向相反
H4 當品牌社群認同愈強時，品牌社群忠誠意向愈強。 β41=0.574** 成立
H5 當品牌社群承諾愈強時，品牌社群忠誠意向愈強。 β42=0.275** 成立
H6 當規範性壓力愈強時，品牌社群忠誠意向愈弱。 β43=0.057 不成立
註：1.*表示 t 值達 0.05 之顯著水準；**表示達 0.01 之顯著水準 2. β 與 γ 數值均為標準化數值