第四章 資料分析

第三節 結構模式分析

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第三節 結構模式分析

本研究以 PLS (Partial Least Squares)進行整體研究模式的假說檢定分析,以 估計路徑系數和解釋程度(R square 值),模型假說之標準化路徑係數 (Path Coefficients)、t 值、p 值以及檢定結果檢視。PLS 是先利用變數之線性關係定義 出主成份結構後,再利用迴歸原理解釋主成份之間的關係並給予預測,因此也有 人稱作主成份形式結構方程模式(component-based SEM)。

R2 統計值代表的是外生變數對內生變數的解釋變異量百分比,此值介於 0~1 之間,R2 數值越大,表示模型的變數解釋力越強,也代表研究模型的預測能力 越強。R2 大於 0.67 被認為變數解釋力具有實務上的的價值,R2大於 0.33 代表 存在中度的解釋力,R2至少須大於 0.2,對於構面才有良好的解釋力。從分析結 果顯示,娛樂類方面,App 內購意圖的 R2 統計值為 0.355,表示消費價值能夠 解釋 App 內購意圖 35.3% 的變異量; App 內購行為的 R2 統計值為 0.268,表示 App 內購意圖能解釋 App 內購行為 26.8%的變異量。網絡類方面,App 內購意 圖的 R2 統計值為 0.544,表示消費價值能夠解釋 App 內購意圖 54.4% 的變異量;

App 內購行為的 R2 統計值為 0.422,表示 App 內購意圖能解釋 App 內購行為 42.2%的變異量。本研究進一步檢驗模型式配適度(Model Fit),其值大於 0.36 即 為模式配適度高,娛樂類之模型式配適度為 0.47,網絡類之模型式配適度為 0.58,

代表模型的整體解釋力強。

路徑分析能驗證本研究的理論模型是否被支持,也可以了解變數之間的關係 強度與正負向影響。當路徑係數是正值時,變數之間的關係為正向影響,路徑係 數是負數值時,變數之間的關係則是負向影響。

由於 SmartPLS 的路徑係數顯著性檢定僅提供 t-value,不提供 p-value,因此 本研究利用 Excel 的函式功能,透過 t-value 以雙尾檢定的方法推估 p-value,並 作為路徑顯著性檢定的依據,以此數值用來判斷研究假說成立與否。

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本研究以表 4-9、表 4-10 呈現在各個構面之假說成立與否,並以 p 值表示顯 著與否。

表 4-9 正式測驗之假說檢定結果(娛樂)

假說 假說內容 路徑

係數

t-value p-value 檢測結果

H1a-a 品質性價值正向影響 App 內購意圖 0.130 1.479 0.140 不支持 H1a-b 金錢性價值正向影響 App 內購意圖 0.211 2.078 0.030* 支持 H1a-c 社會性價值正向影響 App 內購意圖 0.150 1.262 0.208 不支持 H1a-d 情感性價值正向影響 App 內購意圖 0.250 1.992 0.048* 支持 H1a-e 新奇性價值正向影響 App 內購意圖 0.057 0.495 0.621 不支持 H2a 沉浸狀態干擾 App 內購行為 0.116 0.966 0.335 不支持 H3a App 內購意圖正向影響 App 內購行為 0.422 3.798 0.0001*** 支持

表 4-10 正式測驗之假說檢定結果(網絡)

假說 路徑 路徑

係數

t-value p-value 檢測結果

H1b-a 品質性價值正向影響 App 內購意圖 -0.014 4

0.171 0.865 不支持

H1b-b 金錢性價值正向影響 App 內購意圖 0.177 1.709 0.088 不支持 H1b-c 社會性價值正向影響 App 內購意圖 0.363 3.315 0.0009** 支持 H1b-d 情感性價值正向影響 App 內購意圖 0.346 3.103 0.002** 支持 H1b-e 新奇性價值正向影響 App 內購意圖 0.102 1.426 0.154 不支持 H2b 沉浸狀態干擾 App 內購行為 0.288 2.708 0.006** 支持 H3b App 內購意圖正向影響 App 內購行為 0.431 4.172 0.00001*** 支持

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詳細研究架構與路徑係數如圖 4-1 及圖 4-2,路徑影響顯著以實線表示,路 徑影響不顯著以虛線表示。

圖 4-1 結構模式之標準化路徑係數(娛樂)

圖 4-2 結構模式之標準化路徑係數(網絡)

* p<0.05

** p<0.005

*** p<0.0005

* p<0.05

** p<0.005

*** p<0.0005

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在文檔中 App類型與消費者價值對App內購之影響: 沈浸狀態之觀點 - 政大學術集成 (頁 46-49)