本研究問卷使用 Cronbach’s α 值來分析各個研究變項量表的內部一致性，若 其數值越高，表示量表內的各個細項之相關性越高，也就是內部一致性越一致。
根據Nnnally (1978)所述 Cronbach’s α 值大於 0.7 時，則測量構面具有良好的信 度。由表15 以及表 16 可以得知本研究兩次問卷發放之 Cronbach’s α 值皆大於 0.7 故本研究之測量工具擁有相當優良的信度。
表 15 第一次問卷發放 表 16 第二次問卷發放 測量構面 Cronbach’s α 值
夏日學校 0.899 人力資本 0.894 來源國形象 0.926
本次研究針對題項進行效度分析，如表 17 收斂效度分析表所顯示如下：
(1) 收斂信度（又稱建構信度），潛在變項的信度檢定採用建構信度〈Construct reliability,CR〉，有時候也稱作組合信度（Component reliability）或複合信度
（Composite reliability），組合信度表示構面指標的內部一致性，本研究參考 Hairs et al. (1998)之研究，CR 值應大於 0.70 以上，若其值越高，表示該題 項越能測出該潛在變數(Fornell & Larcker, 1981）。
(2) 組合效度（Convergent validity）：潛在變項的組合效度以平均變異數萃取量 (Average Variance Extracted,AVE) 最 具 有 代 表 性 ， Fornell and Larcker (1981) 及 Bagozzi and Yi (1988) 都建議潛在變項的 AVE 最好能超過 0.50。而 根據Fornell and Larcker (1981) 的建議，標準化因素負荷量至少要達到 0.50 的門檻。
由表 17 可看出，本研究第一次問卷發放各題項之因素負荷量(Factor loading) 皆大於0.5。而三個變數的 CR 值皆大於 0.7；而 AVE 值部分三個變數皆大於 0.5，
故可知第一次問卷中各變項之題項具有良好的收斂效度。
表 17 第一次問卷發放構面組成信度與平均變異萃取量
項目 因素負荷量 CR 值 AVE 值
夏日學校 0.912 0.609
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測量構面 Cronbach’s α 值 夏日學校 0.896 人力資本 0.899 來源國形象 0.931
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表18 第二問卷發放構面組成信度與平均變異萃取量
在區別效度方面，由於區別效度是透過衡量構面間問項的相關程度來進行判 別，根據Hair et al.（1998）的研究顯示，兩個不同構面間的相關係數應小於每 一構面的平均解釋變異量（AVE）之平方根。將不同的構面進行測量，將結果進
行分析檢定，如果相關程度低的話，表示構面之間具有區別效度。根據表 19 區
別效度分析表顯示：由因素分析整理出上表發現各構面的AVE 值開根號(對角線) 的最小值大於各構面間相關係數(非對角線值)的最大值，從此可知第一次問卷發 具具有區別效度。
表19 第一次問卷發放區別效度分析表
夏日學校 人力資本 來源國形象
夏日學校
0.781
人力資本 0.623
0.724
來源國形象 0.703 0.619
0.733
註:對角線粗黑體為各構面開根號後的 AVE 值。
根據表 20 區別效度分析表顯示：由因素分析整理出上表發現各構面的 AVE 值開根號(對角線)的最小值大於各構面間相關係數(非對角線值)的最大值，從此 可知第二次問卷發具具有區別效度。
表20 第二次問卷發放區別效度
夏日學校 人力資本 來源國形象
夏日學校
0.746
人力資本 0.698
0.817
來源國形象 0.666 0.775
0.771
註:對角線粗黑體為各構面開根號後的 AVE 值。