結構方程模式分析

SEM 是一種多變量分析技術，目的在探討不同的潛在變項之間的關係，以驗 證某一理論模式或假設模式適配性與否。SEM 分析有兩個基本模式:一為測量模 式(Measured Model)，是由潛在變項與觀察變項組成，主要透過驗證性因素分析 檢驗測量變項的效度。二為結構模式(Structural Model)。是透過路徑分析檢驗 潛在變項之間因果關係模式的適配性。如圖 3-2 所示。

圖 3-2 SEM 統計模式

本研究分析流程是參考黃芳銘(2007)所提出的 SEM 分析流程圖，如圖 3-3 所示。SEM 分析的階段一為模式發展，表示研究必須先具有理論基礎的支持，之 後再進行研究模式的設定，最後是進行模型的辨識。階段二是評估與評鑑，先行 抽樣與量測，同時須依據模型辨識來決定抽樣的對象與量測的方式。在問卷回收 後再進行參數估計，之後進行模型契合度的估計與模型的修飾，模式在修飾之後 仍為不佳，則必須跳回模式設定，檢視模式不足之處，再一次進行 SEM 分析流程，

直到模式與理論契合度達到標準後，即可進行研究結果的結論。

圖 3-3 SEM 分析流程圖

依據 SEM 模式分析流程的階段一模式發展，本研究依照分析流程整理如下:

1.理論發展

參照第二章文獻探討的理論基礎說明，本研究主要是以結合科技接受模式與 計畫行為理論為基礎，並加入知覺價值構面作為理論架構。藉以提出一種能夠解 釋影響消費者使用智慧型手機的行為意向因素的模型。

2.模式設定

第三章研究方法中研究架構設定「知覺有用性」、「知覺易用性」同時影響「使 用態度」，而「知覺易用性」又影響「知覺有用性」，而「知覺有用性」、「使用態 度」、「主觀規範」、「知覺行為控制」、「知覺關係價值」、「知覺情感價值」也同時 影響「行為意圖」。

3.模型辨識

第三章的操作型定義將本研究各變數進行明確的定義，挑選文獻中合適的量 表來進行操作化。操作型定義整理說明如下:

(1)知覺易用性:使用者認為使用智慧型手機容易的程度

(2)知覺有用性:使用者認為使用智慧型手機會幫助增加個人績效程度 (3)使用態度:使用者對於使用智慧型手機的感受程度

(4)主觀規範:使用者感受到其他人對於使用智慧型手機的看法 (5)知覺行為控制:使用者使用智慧型手機所需的相關知識與支援 (6)知覺關係價值:使用者認為使用智慧型手機將有助於關係的進展 (7)知覺情感價值:使用者認為使用智慧型手機將有助於情感的增進 (8)行為意圖:使用者想要使用智慧型手機的自我意識強度

SEM 模式分析流程的階段二估計與評鑑，本研究依照分析流程整理如下:

1.抽樣與量測

本研究對象主要是以智慧型手機使用者為調查樣本，本研究問卷採網路發放 的方式進行，透過 MySurvey 線上問卷調查系統發佈問卷讓使用者填寫。總計回 收有效問卷為 357 份。

2.參數估計

參數估計主要在進行模型契合度的估計與模型修飾之前，本研究先行以 AMOS 統計分析軟體分析出標準化迴歸係數、共變數、多元相關係數平方等數據 以利進行模型的顯著性、相關性與解釋力的評估，提供模型修飾所需參考的基本 資料。

3.模型契合度估計與模型修飾

本研究採用驗證性因素分析(Confirmatory Factor Analysis,CFA)評估觀察 變項與潛在變項的信度、效度、估計參數的顯著水準。修正方法依據整體模式考 量下設定觀察變項與構面之間的因果關係及各構面的相關性之後而進行修正，並 參考模型適配度的指標排除影響適配度的變項。修正的步驟為:(1)信度分析:在 進行 SEM 結構方程模式之前，先行將未達到信度標準的變數刪除。(2)各構面的 CFA 驗證:依據模式適配度指標理想值，刪除影響適配度的變數，達到各構面變 數能有良好的適配性。(3)二階 CFA 模式修正:依整體結構方程模式進行適配度驗 證，刪除影響整體適配度的變數，以達到具有良好適配度的整體模型。適配度指 標彙整說明表，如表 3-4 所示。

表 3-4 適配度指標彙整說明表

適配度指標 判斷標準 理想值

X²/df 數值<1，表示模式過度適配；1<數值<3，表示模式適配 良好；數值>3，表示模式適配度不佳

<5

GFI 數值介於 0 與 1 之間，數值越接近 1，表示模式適配度 越佳；數值越小，表示模式適配度越差

>0.9

AGFI 當 GFI 值越大時，AGFI 值也會越大；數值介於 0 與 1 之 間，數值越接近 1，表示模式適配度越佳；數值越小，

表示模式適配度越差

>0.9

RMSEA 數值高於 0.1 以上時，表示模式適配度欠佳；數值在 0.08 至 0.1 之間表示模式尚可，具有普通適配；數值在 0.05 至 0.08 之間表示模式良好，具有合理適配；數值小於 0.05 表示適配度非常良好

<0.08

RMR 數值越小越好，接近 0 為最佳適配，數值越大越差 <0.05 SRMR 數值範圍介於 0 與 1 之間，數值越大，表示模式適配度

越差，數值為 0 時，表示模式有完美適配度

<0.05

CFI 數值介於 0 與 1 之間，數值越接近 1，表示模式適配度 越佳；數值越小，表示模式適配度越差；數值可能大於 1

>0.9

TLI(NNFI) 數值介於 0 與 1 之間，數值越接近 1，表示模式適配度 越佳；數值越小，表示模式適配度越差；數值可能大於 1

>0.9

NFI 數值介於 0 與 1 之間，數值越接近 1，表示模式適配度 越佳；數值越小，表示模式適配度越差

>0.9

資料來源:黃芳銘(2007)、蕭文龍(2007)、吳明隆(2010)