結構方程模式分析

為了檢定研究架構所提出的各構念間的關係，則須進行結構方程模 式分析以瞭解整體模式之配適情形。結構方程模式分析結合了傳統統計 學中的因素分析(Factor Analysis)及路徑分析(Path Analysis)，並納入聯立 方程式，可同時處理一系列依變項之間的關係，適於本研究所欲探討的 整體模式之因果關係。

而本研究之整體模式關係之探討是根據 Anderson 和 Gerbing(1988) 及 Williams 和 Hazer(1986)等學者建議的兩階段法的結構方程模式分 析：第一階段先針對各研究構面及其衡量題項進行 Cronbach’s α係數分 析及驗證性因素分析(Confirmatory Factor Analysis, CFA)，來衡量其因


素的數目是否具有穩定程度，以瞭解各構面的信度、收斂效度；第二階 段為將多個衡量題項縮減為少數或單一的衡量指標，再運用結構方程模 式加以分析，以驗證研究中的各項假設檢定。

採用兩階段分析法的優點在於將測量模式與結構模式加以區隔，避 免研究者無法確定檢定結果的不顯著，究竟是測量模式的問題還是構念 間關係的問題。第一階段分析已在本章第三節信效度分析說明，本節將 從第二階段開始說明。

一、整體模式配適度

在 LISREL 的輸出報表中，會呈現整體模式配適度的指標值，以評 量整個模式與觀察資料的配適程度。而本研究的整體模式配適度分析結 果如表 4-23 所示。

表 4-23 整體模式配適度指標

衡量指標 檢定結果 建議值

χ² 48.62

-d.f 18

-χ² / d.f. 2.70 <3

GFI 0.95 >0.9

NFI 0.96 >0.9

CFI 0.98 >0.9

AGFI 0.91 >0.9

SRMR 0.032 <0.10

RMSEA 0.083 <0.08

檢定結果中，χ²值等於 48.62，自由度為 18 時，顯著性考驗的機率 值 p-value =0.00012，小於 0.05，再觀察其他模式配適指標，GFI 為 0.95、

AGFI 為 0.91、NFI 為 0.96、CFI 為 0.98，皆達到標準 0.9 以上，而 SRMR 為 0.032，小於標準 0.10，RMSEA 為 0.083，一般而言，RMSEA 值越小 越好。其值小於 0.10，表示配適度為普通。整體而言，上述的配適指標 皆在可接受範圍之內，顯示本研究整體模式的配適度是在可接受的範圍 且非常好。

二、研究架構路徑分析

本研究主要的理論建構，認為員工數位學習涉入程度，會對組織記 憶與組織學習造成影響。圖 4-15 為研究架構圖，說明員工數位學習涉入 程度扮演調節的角色，影響組織記憶對組織學習的效果。以下將分別探 討各潛在變項間的影響效果分析與調節效果的驗證。

表 4-24 為一個外因變項：員工數位學習涉入程度與兩個內因變項：

組織記憶與組織學習的效果分析，整體效果為加總所有潛在自變項對潛 在依變項的直接效果與不同潛在自變項對潛在依變項的間接效果。

圖 4-15 架構圖

Effect t-value Effect t-value 外因

如圖 4-15 所示，在「員工數位學習涉入程度」對「組織記憶」方面，

員工數位學習涉入程度對組織記憶的非標準化係數為 0.61，其標準化係 數亦為 0.61，而估計參數的標準誤為 0.062，t-value 為 9.83，由於 t-value 的絕對值大於 3.29，即估計參數已達 0.001 的顯著水準，誤差變異量為 0.63，誤差的估計標準誤為 0.072，誤差的顯著性考驗 t-value 為 8.64，

即誤差估計參數已達 0.001 的顯著水準，且「員工數位學習涉入程度」

對「組織記憶」的解釋力為 37%。

組織記憶=0.61 * 員工數位學習涉入程度，Errorvar.=0.63，R²=0.37

(0.062) (0.072)

9.83 8.64

而在「員工數位學習涉入程度」與「組織記憶」對「組織學習」方 面，員工數位學習涉入程度對組織學習的非標準化係數為 0.10，其標準 化係數亦為 0.10，而估計參數的標準誤為 0.056，t-value 為 1.79，由於 t-value 的絕對值小於 1.96，即估計參數未達顯著水準；組織記憶對組織 學習的非標準化係數為 0.82，其標準化係數亦為 0.82，而估計參數的標 準誤為 0.068，t-value 為 12.20，由於 t-value 的絕對值大於 3.29，即估計 參數已達 0.001 的顯著水準，誤差變異量為 0.21，誤差的估計標準誤為 0.045，誤差的顯著性考驗 t-value 為 4.68，即誤差估計參數已達 0.001 的 顯著水準，且「員工數位學習涉入程度」、「組織記憶」二個變項對「組 織學習」的聯合解釋力為 79%。表示「員工數位學習涉入程度」變項對 於「組織記憶」潛在變項具有顯著的解釋力，其調節作用是達到顯著水 準的。

組織學習=

0.82*組織記憶+0.10*員工數位學習涉入程度，Errorvar=0.21，R²=0.79

(0.068) (0.056) (0.045)

由於存在著調節變項「員工數位學習涉入程度」，員工數位學習涉 入程度與組織記憶、組織學習兩個潛在變項的迴歸係數中，僅有員工數 位學習涉入程度對組織記憶有達顯著水準，因此之間僅有間接效果。而 總效果為直接效果與間接效果的總和，直接效果為員工數位學習涉入程 度對組織學習的迴歸係數，但未達到顯著，則無直接效果，而間接效果 為「員工數位學習涉入程度」影響「組織記憶」以及「組織記憶」影響

「組織學習」的兩個迴歸係數乘積(0.61*0.82=0.50)，所以員工數位學習 涉入程度對組織記憶的總效果為 0.50 =0(直接效果) + 0.61*0.82(間接效 果)。

由圖 4-15 得知各構念間路徑的係數，本研究將結果彙整於表 4-24 潛在變項路徑分析結構模型各效果分析，以驗證本研究的假設是否獲得 支持。Bollen(1989)針對研究模式的路徑關係，建議相關研究者不僅須重 視其直接效果，仍須注意研究模式的間接效果與整體效果。

由路徑分析可檢驗各構面間路徑係數之假設的顯著性與變異的解 釋力，綜合上述分析可知，研究假設 1：組織記憶對組織學習具有正向 影響；研究假設 2：數位學習涉入程度會使組織記憶對組織學習，有正 向的調節作用，皆獲得支持，其中在假設 2，數位學習涉入程度對於組 織記憶與組織學習具有調節的影響，此假設中的數位學習涉入程度具有 調節變項。本研究將結構模式路徑係數與假設驗證整理如表 4-25 所示。

表 4-25 理論結構模式路徑係數與假設驗證

路徑 變項間關係 路徑係數 對應假設 檢定結果

β12 組織記憶 → 組織學習 0.82*** H₁ 成立 數位學習涉入程度

0.50*** H2 成立

↓

組織記憶 ─→ 組織學習