結構方程模型分析

有時在SEM估計時會出現一些參數估計值違反統計所能接受的範圍，

統稱為「違犯估計」，Hair et al.（2009）提出違犯估計包括以下四項：(1) 負的誤差變異數；(2)誤差變異數不顯著；(3)標準化迴歸係數絕對值接近或

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Gao et al.（2008）指出樣本資料屬於中度非多元常態，仍可透過最大概似 法來檢定，因為這對結果不會有過大的影響。

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(三) 配適度報告與修正

在之前相關分析的結果顯示，相關上無過大或過小，模型配適度也不 錯，也沒有違犯估計的情形發生，那表示在執行SEM 驗證時也必能正定，

如圖4-7 為SEM 之統計模型圖。應用SEM 作為理論模型的驗證時，不錯 的模型配適度是SEM 分析的必要條件（Byrne, 2010），配適度愈好即代 表模型與樣本愈接近，在整體模式方面提供了一些模型評鑑指標，其內容

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本研究參考Schreiber （2008）、McDonald and Ho（2002）、Boomsma

（2000）、Jackson, Gillaspy, and Purc-Stephenson（2009）、Hoyle and Panter

（1995）、Schreiber, Stage, King, Nora, and Barlow（2006）的意見，挑選 了幾個重要的指標進行整體模型的配適度評鑑，包括χ 檢定、χ 與自由 度的比值、配適度指標（GFI）、調整後的配適度指標（AGFI）、均方根 殘差值（RMR）、平均近似誤差均方根（RMSEA）、非標準配適指標（NNFI）、

漸增式配適指標（IFI）、比較配適指標（CFI）、精簡配適指標（PGFI）、

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精簡規範配適指標（PNFI）、精簡比較配適指標（PCFI）、Hoelter’s N（CN），

模型配適度如表4-11 所示，所有的配適度指標均符合SEM 分析的準則，

因此表示本研究模型與樣本的配適度良好。

表 4-11 配適度指標彙整表

指標名稱 判斷值 檢定結果 配適結果

χ test p > 0.05 0.132 符合

χ /df χ /df < 5 4.432 符合

GFI > 0.80 0.956 符合

AGFI > 0.80 0.816 符合

RMR 愈小愈好 0.063 符合

RMSEA < 0.08 0.065 符合

NFI > 0.90 0.937 符合

CFI > 0.90 0.944 符合

IFI > 0.90 0.945 符合

RFI > 0.90 0.911 符合

NNFI /TLI > 0.90 0.832 接近

資料來源：本研究整理。

(四) 模型路徑係數

在結構方程模型分析會產生路徑係數，這些係數大小表示自變數對應 變數影響的大小，但這種解釋方式有可能產生誤解，因為多個變數的結構 模型，往往含有其它變數的影響，而非單一效果。因此，較好的解釋應以 總效果來顯示，較能說明模型變數的影響大小。SEM 分析可以讓研究人員 將變數的影響大小解構為總效果、直接效果與間接效果，總效果是直接效 果與間接效果的加總（張偉豪，2011）。

在本研究的結構模型中，從表 4-12 的研究結果可知，所有的路徑係數 均顯著，且其與總效果值一致，亦即所有路徑的兩構面之間均呈現顯著的 正向影響，因此本研究的六個研究假設均成立，如圖 4-8 所示。

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經質行透過期望因素影響複製行為的間接效果為 0.258*0.442 = 0.114；謹 慎性對期望因素的直接效果為-0.359，謹慎性透過期望因素影響複製行為 的間接效果為-0.359*0.442 = -0.158；複製行為對傳遞行為的直接效果為 0.298，期望因素透過複製行為影響傳遞行為的間接效果為 0.442*0.298 = 0.132；複製行為對價值因素的直接效果為 0.295，價值因素對傳遞行為的 直接效果為 0.176，複製行為透過價值因素影響傳遞行為的間接效果為 0.295*0.176 = 0.052，而複製行為對於傳遞行為的總影響效果直為 0.052 + 0.298 = 0.35。

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