第四章 資料分析與研究結果
4.3 結構方程模型
4.3.4 結構方程模型的檢驗
根據 Williams & Hazer（1986）等學者的建議，進行 SEM 分析時，應先針對各研 究構面及其衡量問項進行Cronbach's α 係數分析及驗證性因素分析，以瞭解各構面的 信度、收斂效度、區別效度及估計參數的顯著水準；其次參考模型適配度指標的理想 值，將多個衡量題項縮減為少數衡量指標，使各構面有良好的適配性，得到具有良好 適配度的研究模型。研究模型修正的步驟分別為（一）信度的檢驗：進行 SEM 結構 模型檢核之前，應先將不符合信度標準的觀察變數予以排除。（二）模型各構面 CFA
的檢驗：參考各學者所提出的模型適配度指標的理想值，排除影響適配度之觀察變 數，俾使各構面能獲得良好的適配性。（三）二階 CFA 模式修正：以結構方程模型進 行整體適配度的檢驗，排除影響整體適配度之觀察變數後，得到具有良好適配度的研 究模型。
（一） 信度檢驗
本研究採用 Cronbach's alpha 檢驗各量表信度，α 值≧0.7 為高信度；0.7>α 值>0.35 為中信度；α 值≦0.35 為低信度。本研究各變項的衡量信度如下：媒體豐富度 0.900、
知覺有用性 0.929、知覺易用性 0.958、主觀規範 0.947、使用者滿意度 0.933，α 值皆 大於 0.7，表示本研究構面具有良好的信度，如表 4-8 所示。
表 4-8 初始信度彙整表 研究
構面
問項內容
Item to Total Correlation
Cronbach's α
媒體豐 富度
1.我覺得LINE提供了許多與朋友互動的通訊 方式，例如文字、聲音、貼圖、表情符號、
影像等。
0.885
0.900 2.我覺得LINE所提供的文字、聲音、貼圖等通
訊方式，可以更清楚的表達我想要傳遞的訊 息。
0.880
3.我覺得LINE可以讓我立即回應對方所傳遞 的訊息。
0.874 4.我覺得LINE提供的即時回饋功能，可以讓我
即時掌握訊息的傳遞情形，如：對方是否「已 讀」。
0.894
5.我覺得LINE提供的聊天功能，即使對方目前 不在線上我還是可以留言。
0.878 6.我覺得LINE提供我可以編輯個人化的資訊
內容，如：動態消息的發布、個人照片或個 人資料的更新等。
0.886
表 4-8 初始信度彙整表（續）
研究 構面
問項內容
Item to Total Correlation
Cronbach's α
知 覺 有 用性
1.我會透過LINE多樣化的通訊方式(文字、語 音、貼圖等)來進行我與親朋好友的人際溝 通。
0.916
0.929 2.我會透過LINE與親朋好友進行資訊交流。 0.919
3.我會透過LINE與親朋好友情感聯繫。 0.916 4.我會透過LINE來完成我想做的事(如：與親
朋好友聊天、討論、聯絡事情等)。 0.919 5.我會使用LINE來降低我的通訊成本，如：
利用LINE的通話功能來減少市話或手機通 話費、節省簡訊的費用等。
0.934
6.我會覺得LINE是個很實用的溝通帄台。 0.914 7.整體而言，我會覺得LINE對我的生活是實
用的。 0.912
知 覺 易 用性
1.我會覺得使用LINE是容易的。 0.947
0.958 2.我會覺得學會操作LINE是容易的。 0.944
3.我會覺得LINE的操作介面很簡單。 0.948 4.我會覺得使用LINE時不用看輔助說明就能
順利的使用它。 0.951
5.我能很快的熟練LINE的操作。 0.950
主觀 規範
1.對我重要的人（如：家人、兄弟姐妹、情 人、朋友等）建議我要使用LINE與他們互 動。
0.940
0.947 2.對我重要的人（如：家人、兄弟姐妹、情
人、朋友等）認為我應該要使用LINE與他 們互動。
0.925
3.對我重要的人（如：家人、兄弟姐妹、情
人、朋友等）希望我使用LINE與他們互動。 0.928 4.對我重要的人（如：家人、兄弟姐妹、情
人、朋友等）期待我要經常使用LINE與他 們互動。
0,927
表 4-8 初始信度彙整表（續）
研究 構面
問項內容
Item to Total Correlation
Cronbach's α
使 用 滿 意度
1.我喜歡使用LINE。 0.924
0.933 2.我喜歡使用LINE的貼圖功能。 0.929
3.我喜歡使用LINE的免費通話功能。 0.928 4.我喜歡LINE所提供的各項功能。 0.917 5.我覺得LINE很符合我的期望。 0.917 6.我覺得LINE是值得信賴的。 0.919 7.整體而言，我對LINE很滿意。 0.919
（二） 模型各構面 CFA 檢驗
所謂模型各構面 CFA 的檢驗，即是對於各研究構面分別進行模型適配度的檢 驗，其目的在判斷假設的理論模型是否能符合實際觀察所得的資料。適配度衡量有許 多指標，茲整理分述如表 4-9。
表 4-9 適配度指標彙整說明表
適配度指標 理想值 建議學者 說明
χ2/df
（卡方自由度） ＜5 Wheaton（1987）
卡方自由度比值愈小，表示假設模式 的共變異數矩陣與觀察資料間愈適 配。
GFI
（適配度指標） ＞0.8 Browne &
Cudeck（1993）
說明模型的解釋力，GFI 數值介於 0 與 1 之間，其數值愈接近 1，表示模 式的適配度愈佳。
AGFI
（調整後適配 度指標）
＞0.8 Scott（1994）
AGFI 可以調整 GFI 的大小，用以避 免受樣本數大小影響。當 AGFI 愈接 近 1 時，表示模型適合度愈佳，反之 則表示適合度愈低。
RMSEA
（漸近殘差均 方和帄方根）
＜0.08
Browne &
Cudeck（1993）
Hu & Bentler
RMSEA 通常被視為最重要的適配指 標訊息，其值越小，表示模型的適配 度越佳。
適配度指標 理想值 建議學者 說明 NFI
（規準適配指 標）
＞0.9 Bentler & Bonett
（1980）
比較假設模型與獨立模型的卡方值差 異，數值介於 0 與 1 之間，其數值愈 接近 1，表示模型與資料的適配度愈 佳。
IFI
（增值適配指 標）
＞0.9 Bentler & Bonett
（1980）
根據假設模型的卡方值與獨立模型的 卡方值來計算，數值介於 0 與 1 之間，
其數值愈接近 1，表示模型的適配度 愈佳。
TLI（NNFI）
（非規準適配 指標）
＞0.9 Bentler & Bonett
（1980）
比較二個對立模式間的適配程度，數 值介於 0 與 1 之間，其數值愈接近 1，
表示模式的適配度愈佳。
CFI
（比較適配指 標）
＞0.9 Bentler & Bonett
（1980）
比較假設模型與獨立模型的非中央性 差異，數值介於 0 與 1 之間，其數值 愈接近 1，表示模型與資料的適配度 愈佳。
RFI
（相對適配指 標）
＞0.9 Bentler & Bonett
（1980）
根據假設模型的卡方值與獨立模型的 卡方值來計算，數值介於 0 與 1 之間，
其數值愈接近 1，表示模型的適配度 愈佳。
資料來源: 吳明隆（2009）、蕭文龍（2009）
所謂模型各構面 CFA 的檢驗，即是對於各個研究構面分別進行模型適配度的檢 驗，CFA 的基本概念是根據先前的理論和已知的概念，經過推論和假設，形成一個 關於一組變數之間的相互關係模型（即假設模型），並檢驗假設模型與樣本資料擬合 的過程，假設各構面適配度過低就必頇重新修改此構面模式的設定。
本研究將模型各構面 CFA 的檢驗彙整，茲就各研究構面修正的過程進行說明。
1. 媒體豐富度
從媒體豐富度構面觀察，因「媒體豐富2」與「媒體豐富3」兩個變數的測量誤 差具有高度的關係（e2 <-->e3 MI=12.095），「媒體豐富2」與「媒體豐富5」兩個 變數的測量誤差具有高度的關係（e2 <-->e5 MI=19.556），「媒體豐富1」與「媒體 豐富3」兩個變數的測量誤差也具有高度的關係（e1 <-->e3 MI=12.063），先後刪 除變數「媒體豐富2」與「媒體豐富3」再進行修正後的適配度檢驗。修正前後的結
果顯示，X2/df由8.635修正至1.173，GFI從0.932修正至0.997，AGFI從0.841修正至 0.985，CFI從0.695修正至0.998，RMSEA從0.142修正至0.021，媒體豐富度構面的 模型適配性明顯提升了（如表4-10
表4-10）。
表4-10 媒體豐富度CFA之檢驗彙整表
修正前 修正後
媒體豐富度 媒體豐富 6
e1
媒體豐富 5 .77 e2
.85 媒體豐富 4
e3 .77
媒體豐富 3 e4
.84
媒體豐富 2 e5
.84
媒體豐富 1 e6
.81
chi-square=77.712 p-value=.000 degree of freedom=9 卡方/自由度=8.635 GFI=.932 AGFI=.841 CFI=.695
RMSEA=.142
媒體豐富度 媒體豐富 1
e1
媒體豐富 4 e4
媒體豐富5 e5
媒體豐富 6 e6
chi-square=2.347 p-value=.309 degree of freedom=2 卡方/自由度=1.173 GFI=.997 AGFI=.985 CFI=.998
RMSEA=.021
.73
.74
.89
.73
Chi-square 77.712 Chi-square 2.347
DF 9 DF 2
χ2/df 8.635 χ2/df 1.173
GFI 0.932 GFI 0.997
AGFI 0.841 AGFI 0.985
CFI 0.695 CFI 0.998
RMSEA 0.142 RMSEA 0.021
2. 知覺有用性
從知覺有用性構面觀察，因「知覺有用性5」與「知覺有用性6」兩個變數的測 量誤差具有高度的關係（e5 <-->e6 MI=66.792），「知覺有用性5」與「知覺有用性 6」兩個變數比較，因素負荷量較低者予以刪除，故刪除「知覺有用性6」。「知覺有 用性5」與「知覺有用性1」兩個變數的測量誤差具有高度的關係（e1 <-->e5 MI=23.416），「知覺有用性5」與「知覺有用性2」兩個變數的測量誤差具有高度的
關係（e2<-->e5 MI=15.960），先後刪除變數「知覺有用性5」與「知覺有用性6」，
再進行修正後的適配度檢驗。修正前後的結果顯示，X2/df由14.296修正至0.173，
GFI從0.888修正至1.000，AGFI從0.739修正至0.998，CFI從0.937修正至1.000，
RMSEA從0.187修正至0.000，知覺有用性構面的模型適配性明顯提升了（如表 4-11）。
表 4-11 知覺有用性 CFA 之檢驗彙整表
修正前 修正後
知覺有用性 知覺有用 1
e1
知覺有用 2 .87
e2
.82
知覺有用 3
e3 .85
知覺有用 4 e4
.81
知覺有用 5 e5
.83
知覺有用 6 e6
.87
chi-square=128.667 p-value=.000 degree of freedom=9 卡方/自由度=14.296 GFI=.888 AGFI=.739 CFI=.937
RMSEA=.187
知覺有用性 知覺有用1
e1
知覺有用2 e2
知覺有用3 e3
.88
知覺有用4 e4
chi-square=.346 p-value=.841 degree of freedom=2
卡方/自由度=.173 GFI=1.000 AGFI=.998 CFI=1.000
RMSEA=.000
.77 .86
.88
Chi-square 128.667 Chi-square 0.346
DF 9 DF 2
χ2/df 14.296 χ2/df 0.173
GFI 0.888 GFI 1.000
AGFI 0.739 AGFI 0.998
CFI 0.937 CFI 1.000
RMSEA 0.187 RMSEA 0.000
3. 知覺易用性
從知覺易用性構面觀察，因「知覺易用性1」與「知覺易用性2」兩個變數的測 量誤差具有高度的關係（e1 <-->e2 MI=14.214），「知覺易用性1」與「知覺易用性 2」兩個變數比較，因素負荷量低者予以刪除，故刪除「知覺易用性1」。經修正後
刪除變數「知覺易用性1」再進行修正後的適配度檢驗。修正前後的結果顯示，X2/df 由5.799修正至0.818，GFI從0.968修正至1.000，AGFI從0.904修正至0.990，CFI從 0.989修正至1.000，RMSEA從0.112修正至0.000，知覺易用性構面的模型適配性明 顯提升了（如表4-12）。
表 4-12 知覺易用性 CFA 之檢驗彙整表
修正前 修正後
知覺易用性 知覺易用1
e1
知覺易用2 e2
.94
知覺易用3
e3 .90
知覺易用4 e4
.88
知覺易用5 e5
.92
chi-square=28.996 p-value=.000 degree of freedom=5 卡方/自由度=5.799 GFI=.968 AGFI=.904 CFI=.989
RMSEA=.112
.89
知覺易用性 知覺易用2
e2
.92
知覺易用3
e3 .91
知覺易用4 e4
.90
知覺易用5 e5
chi-square=1.636 p-value=.441 degree of freedom=2
卡方/自由度=.818 GFI=.998 AGFI=.990 CFI=1.000
RMSEA=.000
.90
Chi-square 28.996 Chi-square 1.636
DF 5 DF 2
χ2/df 5.799 χ2/df 0.818
GFI 0.968 GFI 0.998
AGFI 0.904 AGFI 0.990
CFI 0.989 CFI 1.000
RMSEA 0.112 RMSEA 0.000
4. 主觀規範
從主觀規範構面觀察，因任兩變數間並無高度關係的測量誤差，且各變數之因 素負荷量皆大於0.6，故保留此構面所有的變數（如表4-13）。
表4-13 主觀規範CFA之檢驗彙整表
修正前 修正後
主觀規範 主觀規範1
e1
.86
主觀規範2
e2 .90
主觀規範3 e3
.93
主觀規範4 e4
.93
chi-square=83.404 p-value=.000 degree of freedom=2
卡方/自由度=41.702
GFI=.895 AGFI=.473 CFI=.948 RMSEA=.327
任兩變數間並無高度關係的測量誤差，且各 變數之因素負荷量皆大於0.6，故保留此構面 所有的變數。
Chi-square 83.404 Chi-square --
DF 2 DF --
χ2/df 41.702 χ2/df --
GFI 0.895 GFI --
AGFI 0.473 AGFI --
CFI 0.948 CFI --
RMSEA 0.327 RMSEA --
5. 使用滿意度
從使用滿意度構面觀察，因「滿意度1」與「滿意度2」兩個變數的測量誤差具 有高度的關係（e1 <-->e2 MI=54.468），「滿意度1」與「滿意度2」兩個變數相較，
因素負荷量低者予以刪除，故刪除「滿意度2」。「滿意度3」與「滿意度4」兩個變 數的測量誤差具有高度的關係（e3 <-->e4 MI=29.686），「滿意度3」與「滿意度4」
兩個變數相較，因素負荷量低者予以刪除，故刪除「滿意度3」。「滿意度1」與「滿 意度4」兩個變數的測量誤差具有高度的關係（e1 <-->e4 MI=11.979），故刪除「滿 意度4」。先後刪除變數「滿意度2」、「滿意度3」與「滿意度4」，再進行修正後的適 配度檢驗。
修正前後的結果顯示，X2/df由10.871修正至1.654，GFI從0.901修正至0.996，