結構方程模式之分析與驗證

本研究將以AMOS 6.0 軟體分析本研究之結構方程模式，AMOS 主要是透過 共變異矩陣或相關係數矩陣來檢驗模式中變數間之關係，而在潛進行路徑分析 前，必須先解決潛在變數的衡量問題，當潛在變數能夠有效的衡量後，才能正確 地估計路徑係數，因此，本研究將採用 Anderson 與 Gerbing（1998）所提出之

「兩階段方法（Two-steps approach）」進行測量模型與路徑分析驗證。

第一階段先檢驗測量模型，藉以檢驗資料對測量模型的配適程度，亦即檢驗 外顯觀察變數是否能充分的衡量潛在變數，第二階段則針對衡量模式進行路徑分 析（Path Analysis），希望透過分析結果來瞭解本研究所構建之因果關係模式，並 驗證本研究提出之假設。

(1) 測量模型

測量模型即驗證性因素分析，藉以檢驗外顯觀察變數是否能充分的衡量潛在 變數。圖4.4-5為測量模型之初始結構，其中，關係行銷（ξ1）為外衍潛在變項；

服務品質（η1）、顧客滿意度（η2）、顧客忠誠度（η3）為內衍潛在變項；財務性、

社會性、結構性為關係行銷之觀察變項，可靠性、反應性、保證性、同理心為服 務品質之觀察變項，CS1至CS4為顧客滿意度之觀察變項，CL1至CL6為顧客忠誠 度之觀察變項；γ11、γ21、γ31為內衍潛在變項被外衍潛在變項解釋之因素負荷量，

β

21、β31、β32為內衍潛在變項被內衍潛在變項解釋之因素負荷量，λ11至λ63為標準 化後之因素負荷量；δ11至δ41為外衍觀察變項之殘差，ε11至ε63為內衍觀察變項之 殘差。

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圖 4.5-5 測量模型初始結構

而根據圖4.5-5 將測量模型進行模式配適，其適配性指標如表 4.5-9 所示。

各項適配性指標：

χ

²/df 值為 2.091、RMR 值為 0.048、IFI 值為 0.89、NNFI 值 為0.881、CFI 值為 0.889、RMSEA 值為 0.074，綜觀各指標，雖 IFI、NNFI、CFI 值未能達到0.9 之標準，但尚具 0.8 以上之可接受程度，因此本研究之測量模型 應具足夠之配適度。

表 4.5-9 測量模型之配適度

配適度指標 配適的標準或臨界 值

檢定結果數據 模式配適判斷

df

2/

χ

<5.00 2.091 是

RMR <0.05 0.048 是

IFI >0.9 0.890 否

NNFI >0.9 0.881 否

CFI >0.9 0.889 否

RMSEA <0.1 0.074 是

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由於測量模型已具足夠之整體模型配適度，故接著針對此測量模型進行信度 分析，本研究將採用個別項目的信度、混合信度及Cronbach’s α 係數來分析。依 據表 4.4-10 所示，個別項目的因素負荷量達 0.5 以上，且達統計之顯著水準

（t>1.96，p=0.05），所有潛在構面之混合信度皆大於0.6，Cronbach’s α 值亦超過 0.7，顯示本研究之測量模型具有良好的信度。

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0.32 0.42 0.38

0.76 0.79 0.048、IFI 值為 0.89、NNFI 值為 0.881、CFI 值為 0.889、RMSEA 值為 0.074，

綜觀各指標，雖IFI、NNFI、CFI 值未能達到 0.9 之標準，但尚具 0.8 以上之可

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根據表 4.5-13 路徑分析結果顯示，本研究六項假說驗證結果有五項假說成 立，一項假說不成立，如表4.5-13 所示。由假說一、二、三可得知，當顧客對於 航空貨運站所實施之關係行銷策略愈滿意時，將會有愈高的滿意度和忠誠度，然 而關係行銷之策略對於顧客的忠誠度並沒有直接的影響性，而是透過服務品質和 顧客滿意兩個中介變數來影響顧客之忠誠度，意即適當的關係行銷策略將可以有 效的提升航空貨運站所提供之服務品質及顧客之滿意程度；而由假說四、五可得 知，當航空貨運站所提供之服務品質提高時，可提高顧客的滿意度，同時顧客的 忠誠度也跟著提高；最後，從假說六可以得知，顧客的滿意度與顧客忠誠度有直 接的相關性，藉由提升顧客的滿意度將可以提升顧客的忠誠度。

表 4.5-13 假說驗證結果彙整表

在文檔中 航空貨運站關係行銷與服務品質對顧客滿意度及顧客忠誠度之影響 (頁 57-62)