第三章 研究方法
第六節 資料分析方法
三、 結構方程模型(SEM)
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二、 驗證性因素分析(CFA)
因素分析分為兩種，一種為「探索性因素分析」(Exploratory Factor Analysis, EFA)，另一種為「驗證性因素分析」(Confirmatory Factor Analysis, CFA)。探索 性因素分析適用在研究者在進行因素分析之前，並未對資料結構有任何預期與立 場，而藉由統計數據來研判因素的結構；驗證性因素分析則適用在研究者已提出 某種特定的結構關係的假設時，以用來確認資料的模式是否為研究者預期的形式。
因此，EFA 與 CFA 無論在目的、方法及使用時機皆不同。此外，利用 CFA 分析 的結果尚可進一步檢視潛在變項是否具有「聚合效度」(Convergent Validity)與「區 別效度」(Discriminate Validity)由於本研究根據研究問題與目的，經由理論與文 獻探討，已提出一研究架構與假設，因此本研究採用驗證性因素分析(CFA)，並 進一步檢視潛在變項的聚合效度與區別效度。
三、 結構方程模型(SEM)
結構方程模型(Structural Equation Modeling, SEM)是指包含因變數與其它自 變數及因變數之間的因果關係的計量模型，其為一種驗證性(Confirmatory)技術，
而不是探索性(Exploratory)技術，亦即研究者主要是透過 SEM 來確定模型的合理 性，而不是透過其來尋找和發現一種合適的模型。和其相應的統計分析軟體有 SPSS 和 LISREL，本研究使用 LISREL 軟體進行分析。而結構方程模型分為「衡 量模型」(Measurement Model)和「結構模型」(Structural Model)，以下將分別介 紹這兩種模型，以及 LISREL 的評估模式。
(一)衡量模型
衡量模型為經由驗證性因素分析(CFA)的衡量，探討「可觀測變數」(Observed Variable)與「潛在變數」(Latent Variable)間的因果分析模型是否成立。可觀測變 數為可直接被觀測的變項，又稱為顯性變數(Manifest Variable)，而潛在變數無法
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直接被觀察而得，需透過可觀測變數推論得到，又稱為隱藏變數或不可觀測變數 (Unobserved Variable)。
在 LISREL Model 中，可以清楚看出「可觀測變數」與「潛在變數」之間的 各種因果關係，而在一個因果模型中，包含「原因變數」和「結果變數」，原因 變數會影響結果變數，且其本身的變異是來自模型以外，故又被稱為「外生變數」
(Exogenous Variable)；結果變數其變異可被外生變數所解釋，故被稱為「內生變 數」(Endogenous Variable)。
因此，在 SEM 模型中，每個變數皆為「可觀測、外生變數」、「可觀測、內 生變數」、「潛在、外生變數」或「潛在、內生變數」之其中一種(林震岩，2007)。
(二)結構模型
結構模型為經由 SEM 去確認潛在變數之間的因果關係是否成立，模式中被 假定為因的潛在變數稱為「外生潛在變數」；被假定為果的潛在變數稱為「內生 潛在變數」。內生潛在變數與外生潛在變數間之關係係數以γ 表示；兩個內生潛 在變數間之關係係數以β 表示。其他 LISREL 所使用到的矩陣符號與代表意義如 表 3-2 所示。
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符號 代表意義
β 兩個內生潛在變數間之關係係數
γ 內生潛在變數與外生潛在變數間之關係係數 η 內生潛在變數
ξ 外生潛在變數
ζ 內生潛在變數之估計殘差 φ 外生潛在變數間之關係係數 ψ 估計殘差間的相關
Y 內生觀察變數 X 外生觀察變數
ε 內生觀察變數之測量殘差 δ 外生觀察變數之測量殘差
λx 外生潛在變數與外生觀察變數間之關係係數 λy 內生潛在變數與內生觀察變數間之關係係數
θ 測量殘差間的相關
表 3-2 LISREL 符號說明
資料來源：邱皓政(2011)，本研究整理
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(三) LISREL 評估模式
LISREL 是用樣本資料對所設定的模型參數進行估計，以決定結構方程模型 配合樣本資料的程度。因此，必須有指標來判斷整體模型與資料的配適程度。本 研究藉由表 3-3 歸納之八項指標來評估配適度。
指標名稱與性質 判斷值
卡方檢驗 X2 test P>0.05 X2/df <3 替代性指標 RMSEA <0.08
CFI >0.9 適合度指標
GFI >0.9 NFI >0.9 NNFI >0.9 殘差分析 SRMR <0.08
表 3-3 LISREL 評估指標
資料來源：邱皓政(2011)，本研究整理
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