第二章 文獻探討
第五節 結構方程模式的特點與運用
結構方程模式（structural equation modeling；簡稱 SEM）通常被歸類於高 等統計學範疇中，屬於多變量統計的一環，它整合了因素分析（factor analysis）
與路徑分析（path analysis）二種統計方法，因此包括經濟、行銷、心理及社會 學等都廣泛使用 SEM 來應用於探討問卷調查或實驗性的資料。以下分別說明 SEM 的特點、優勢（吳明隆，2009） 及最近使用 SEM 的相關理財研究。
一、SEM 的特點：
（一）具有理論先驗性：SEM 基本上是一種驗證的方法，通常必頇有理論或經 驗法則支持，由理論來引導，在理論導引的前提下才能建構假設模式圖。
（二）可以同時處理測量與分析問題：在社會科學領域中潛在變項是個無法直 接測量的構念，如動機、信念、滿足感、壓力等這些無法觀察到的構念可以藉 由一組觀察變項（或稱指標）來加以測量。
（三）注重多重設計指標的運用：SEM 所處理的是整體模式契合度的程度，因 而模式參考的指標是多元的，研究者必頇參考多種不同指標，才能對模式的適 配度作一整體的判別。
二、SEM 具有的優勢：
（一）不用像迴歸分析那樣一次只能估計一個依變項；SEM 可以一次有多個自 變項、多個中介變項（同時是自變項也是依變項）以及多個依變項，而且可以 在α = 0.05 的條件之下將所有迴歸係數得到估計結果與顯著性，尌這一點而言 是比迴歸分析具有優勢。
（二）SEM 技術的優勢是在於整體層次（macro-level）而非個別或微視的層次
（micro-level）：迴歸分析無論自變項達顯著與否，此時都會有一個迴歸解釋力
（Variance explained, R2），如果考量到自變項的數目時則會改用調整後 R2
（Adjusted R2），但除此之外迴歸分析尌沒有其它的數值可提供評估，只能看這 個迴歸的解釋力高或不高。而 SEM 經過各學者的貢獻，已發展出多種不同的模 式適配度指標，而且每項指標有其特定的意義，這讓研究者可以從不同的角度 來評估模式，避免像迴歸分析那樣過度倚賴單一指標。例如樣本太大的時候會 導致模式卡方值達到顯著，因此會建議改為參考其他指標，例如卡方除以自由 度（χ2/df）、SRMR（standardized root mean square residual）、RMSEA（root mean square error of approximation）、NFI（normed fit index）及 CFI（comparative fit index）等都是很好的替代指標（邱皓正，2005） 。
（三）SEM 同時檢定模式中可以進行多個變項的分析，包含了觀察變項、潛在 變項、誤差變項間的關係，進而獲得自變項對依變項影響的直接效果（direct effects）、間接效果（indirect effects）或總效果（total effects）等更豐富多陎的 結果，這是傳統的複迴歸統計無法做到的。
三、運用 SEM 的相關理財研究
近來國內外陸續有不少將 SEM 運用於理財相關的研究，以問卷調查或實驗 性的資料進行多個變項的分析，茲整理如下，請參閱表 2-4。
從文獻中可發現，有以國中生、高中生、大學生與一般民眾為研究對象的 理財相關研究，而以教師為對象的僅有蕭郁瑩（2013）探究高中教師理財教育 的教學準備模式，而真正對高中職教師理財行為模式的研究目前還沒有出現。
此為本研究的動機之一。另外文獻中雖然研究對象各有不同，但是對於理財相 關的變項路徑關係卻有多元的研究成果，值得本研究驗證之後的參考比較。
表 2-4 使用 SEM 之理財相關研究
Financial Behavior and Financial Position: A Structural Equation Modelling Approach conceptutal model of financial well-being for young adults.
「社會化」與「個人價值」會影響「理
財知識」，「理財知識」對「理財態度」
與「理財行為意向」有正向直接的影 響。
Shim, S., Barber, B. L., Card, N.
A., Xiao, J. J.&
Serido,J. (2010)
Financial socialization of first-year college students: The roles of parents, work, and education.
對大一新生而言，父母對其理財社會 化的影響比其打工經驗與教育有更大 的影響。