SD＝1.104），顯示上述各題受試者整體選填情況平均介於「有時」與「經常」之 間。換言之，受試者在所內「有時」或「經常」的認為無法駕馭自己的事情、無
第四節 藥癮程度、社會支持、壓力知覺與戒癮改變階段的結構方程 模式 模式
結構方程模式主要的目的在於檢驗觀察變項與潛在變項之關係與數個潛在變 項間的因果關係。進行線性結構關係分析時，應分為兩階段，首先應針對各研究 構面及題項進行驗證性因素分析，以瞭解各構面的信度；第二階段則將多個衡量 題項縮減為少數衡量指標，再運用線性結構關係發展結構模型加以分析，以驗證 研究中各項假說檢定（陳寬裕、王正華，2010）。而線性結構模式適合度評鑑的 目的，是在評鑑理論模式是否能解釋實際觀察所得的資料，或者說明理論模式與 實際觀察所得資料的差距程度（Kline，2005）。研究者若可用比較單純簡單的模 式來解釋實際觀察資料的變化，反應變項間的真實關係，亦較不會得到錯誤的結 論，減少犯下第一類錯誤之機會（邱皓政，2005）。
本研究旨在考驗藥癮程度、社會支持、壓力知覺對戒癮改變動機的影響，研 究者希望假設模式可解釋實際觀察所得資料，尋求一個較簡單的模式，並避免因 變項過多而導致分析困難。為此，研究者先進行藥癮程度、社會支持、壓力知覺 及戒癮改變階段各量表的驗證性因素分析，並根據分析結果建立一個較簡約的測 量系統，之後進行測量系統檢驗。若潛在變項測量模式適切，即以此為基線模式；
若測量模式適合度考驗結果不理想，則進行修正之。最後再進行結構方程模式之 驗證。
本節將先說明測量模式考驗的各項指標，之後依序針對本研究的潛在變項：
藥癮程度、戒癮改變階段、社會支持及壓力知覺進行測量模式適合度考驗。最後 方進行結構方程模式之檢證。參數估計樣本共613位，遺漏值以平均數替代法處理，
採用最大概似估計法（maximum likelihood estimation，ML），資料分析前亦先進 行資料結構是否符合多變量常態性假定之檢查。
一、測量模式考驗說明
（一）模式基本適配指標
Bagozzi 與 Yi （ 1988 ） 認 為 評 鑑 一 個 模 式 適 合 度 可 從 基 本 的 適 配 指 標
（preliminary fit criteria）、整體模式適配度（overall model fit）及模式內在結構適 配度（fit of internal structure of model）三方面來評鑑。Bagozzi與Yi（1988）認為
模式基本適配指標有以下幾項：
1.不能有負的誤差變異。
2.誤差變異必須達 0.05 的顯著水準。
3.估計參數之間相關的絕對值不能太接近 1。若相關的絕對值太接近1，表示 模式之界定有問題。
4.因素負荷量不能太低（低於.5）或太高（高於.95）。如果因素負荷量太高，
就等於是1個因素；因素負荷量太低，表示該觀察變項作為所屬潛在因素之指標並 不適切。
5.不能有太大的參數估計標準誤。
當違反上述這幾項標準時，表示模式的界定可能有問題，模式需重新界定。
若模式的估計結果可符合這些標準，則可進行檢驗整體模式適合標準及模式內 在結構適合度（吳明隆，2009）。
（二）整體模式適配指標
整體模式適配指標是屬於模式的外在品質。其可再細分為絕對適配指標、增 值適配指標、簡約適配指標。
絕對適配指標常見的統計值有卡方值（χ 2）、卡方自由度比（Normed chi-square；
NC）、殘差均方和平方根（root mean square residual；RMR）、漸進殘差均方和平 方根（root mean square error of approximation；RMSEA）、採用適配度指數
（goodness-of-fit index；GFI）、調整後適配度指數（adjusted goodness-of-fit index；
AGFI）。
由於卡方值對受試樣本的大小非常敏感，樣本越大，則卡方值越容易達到顯著。
Rigdon（1995）認為以真實世界之數據資料來評鑑假設模式的適配情況時，卡方 值的幫助有限，因其受估計參數及樣本數影響甚大。故評鑑模式尚須參考其他指 標。卡方自由度比（Normed Chi-Square；NC）代表假設模式的共變異數矩陣與觀 察資料的適配情況，比值越大代表模式適配度越差。比值若大於5.00時，表示模式 契合度差（黃芳銘，2004）。殘差均方和平方根（RMR）反映的是適配殘差矩陣 的大小，故其值愈小代表模式的適合度愈佳；一般來說，值低於.05為可接受的適 配模式；漸進殘差均方和平方根（RMSEA）則是每個自由度差距量數（measure of discrepancy per degree of freedom），因此當RMSEA值越小時，表示模式適配度越
佳。值不大於.05 時是「適配度良好」（good fit）；.05 至.08 屬於「適配度尚佳」
（fair fit）；.08 至.10 屬於「適配度普通」（mediocre fit）；如果大於.10則屬於
「適配度不佳」（吳明隆，2009）。
適配度指數（goodness-of-fit index；GFI）是用來呈現觀察矩陣中的變異數與 共變數可被複製矩陣量得到的量，其類似於迴歸分析中的R平方，表示此模式解釋 的變異數及共變數的量。其數值介於0至1間，當值大於.90時，表示模式的契合度 佳。調整後適配度指數（AGFI）則調整了GFI值中的自由度，數值同樣的介於0至 1間，值大於.90時，表示模式的契合度佳。本研究中絕對適配指標選擇以RMSEA、
GFI、AGFI作為參照標準。
增值適配度指標是用來比較待檢驗的假設理論模式與基準線模式的適配度，
藉此瞭解模式的契合度為何。此指標係假設所有觀察變項間彼此相互獨立，完全 沒有相關。常見的統計指數有規準適配指數（normal fit index；NFI）、增值適配 指數（incremental fit index；IFI）、比較適配指數（comparative fit index；CFI），
這3項指數都以.9 以上作為模式適合的理想值。
簡約適配度指標是用來模式的精簡程度。常用的統計指數有臨界樣本數
（Critical N；CN）及簡約調整後之規準適配指數（parsimony adjusted；PNFI）。
臨界樣本數（CN）代表在統計檢定的基礎上，要得到一個假設理論模式適配的程 度所需的最低樣本數。一般判定標準CN值需在200以上才表示該假設理論模式可適 當反應實際樣本的資料。簡約調整後之規準適配指數（PNFI）、簡約適配度指數
（parsimony goodness-of-fit index；PGFI）均可用來瞭解模式的精簡程度，一般來 說，這二項指數值在.50以上時，表示假設理論模式是可以接受的。簡約調整後之 規準適配指數（PNFI）為規準適配指數（NFI）乘以「假設模型中待估計參數的自 由度與獨立模式的自由度兩者之比值」。本研究中簡約適配度指標以採用顯著水 準α＝.05的臨界樣本數（CN）及PNFI作為參照標準。
（三）模式內在結構適配度
模式內在結構適配的評鑑包括了測量模式的評鑑及結構模式的評鑑。前者可 瞭解測量變項是否可反應相對應的潛在變項，瞭解潛在建構的效度與信度；後者 是評鑑理論建構時因果關係是否成立。Bagozzi 和Yi（1988）建議模式內在結構的 適配評鑑有六項標準：
1.個別觀察變項的項目信度（individual item reliability）在.5以上，標準化係數 需大於.71以上。
2.潛在變項的組合信度（composite reliability）在.6以上。
3.潛在變項的平均變異抽取量（average variance extracted）在.5以上。
4.所有估計的參數都達顯著水準。所有估計的參數如果都達顯著水準，表示模 式的內在品質甚佳；反之，所估計的參數未達顯著水準，表示模式的內在品 質不理想。
5.標準化殘差（standardized residuals）的絕對值必須小於3。
6.修正指標（modification indices）小於3.84或4.00。修正指標代表若將某依限 制參數改成自由參數時，模式的X2將減少多少。Joreskog與Sorbom（1993）認為修 正指標若大於7.882（X20.995（1））時，若將原先的固定參數改為自由參數將可改善 模式的適配度。
二、各潛在變項測量模式考驗
結構方程模式是一種驗證性的統計方法，可用來瞭解研究者所得到的研究數 據是否和理論概念相呼應，若測量模式與假設理論模式之間的適配度良好時，則 代表研究數據可說明理論概念。因此，測量模式的良窳扮演關鍵性角色。本研究 先以驗證性因素分析 （CFA） 考驗依據文獻理論或相關研究所建構之假設模式，
與樣本實際觀察資料之間是否適配，據以判斷理論假設模式是否恰當。若模式不 佳，則修改之。並根據驗證性因素分析結果，建立研究潛在變項之測量模式。
刪題原則順序依據下列原則:（1）若原始模式的測量變項之誤差變項有過高共 變關係，根據題項誤差相關係數及修正指標索引之係數作為刪題依據。（2）以「因 素負荷量（factor loading）」及信度係數作為依據，低者刪除，高者保留。因為觀 察變項的因素負荷量愈高，表示受到潛在變項影響的強度愈大;因素負荷量愈低，
表示受到潛在變項影響的強度愈小（吳明隆，2009）。
以 下 分 別說 明 臺灣 藥 物 濫用 量 表 （ TDAST ）、 羅德 島 大學改 變 評 估量 表
（URICA）、戒治時期支持量表、社會支持量表（ISEL）、壓力知覺量表（PSS）、
預期出所後壓力量表等量表的驗證性因素分析及測量模式適配情況結果。
（一）藥癮程度潛在變項測量模式適合度考驗分析
1.臺灣濫用藥物量表驗證性因素分析與結果
本研究以臺灣濫用藥物量表作為藥癮程度指標。原始臺灣濫用藥物量表經探 索性因素分析後可發現共有四個因素，分別為耐受戒斷、關係損害、社會功能損 害、生理損害。資料結構無嚴重偏離常態，符合多變量常態性假定。經驗證性因 素分析模式評鑑在基本適合標準考驗方面，觀察指標之誤差變異共有24個，都沒 有負的參數值，而且誤差變異皆達到.05 顯著水準，沒有太大的參數估計標準誤；
模式之估計參數間的相關絕對值皆未太接近1。經驗證性因素分析（如附錄12）後 可發現，原始模式（修正前）中的所有潛在變項對觀察變項都有顯著影響，但僅 15個觀察變項之因素負荷量有0.7 以上的水準、信度值達0.5，並未符合基本適配 的要求，模式內在結構適配不佳。
而在適配度方面（如附錄13-2所示），原始模式適配指標均未達理想評鑑標準。
若以AMOS所建議修正之指標可發現（如附錄13-1），原始模式（如圖4-1-1）之主 要誤差來自於觀察變項的測量誤差之相關，產生此現象因素可能是題項內容偏差，
若以AMOS所建議修正之指標可發現（如附錄13-1），原始模式（如圖4-1-1）之主 要誤差來自於觀察變項的測量誤差之相關，產生此現象因素可能是題項內容偏差，