複核效化分析

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第四節 複核效化分析

本研究以第三組獨立樣本，即樣本 C 作為效度樣本（相關係數矩陣如附錄 七所示），此效度樣本 C 與校正樣本 B 兩者之樣本數相同皆為 536 人，以避免產 生不同的統計考驗力。本研究進行模型的複核效化，以驗證所選取的模式具有跨 樣本之穩定性，同時亦避免數據的顯著是由於樣本過大，而產生過度推論之問 題。

有鑑於此，本研究採取寬鬆複製策略與嚴格複製策略的檢定方法（語法如附 錄十三、十四所示）。寬鬆複製策略僅確保建模樣本與驗證樣本的模型一致，無 任何參數相等之設定；而嚴格複製策略則進一步加入限制全部參數完全相同之設 定（余民寧，2006；MacCallum, Roznowski, Mar, & Reith, 1994）。因此，藉由比 較兩種複製策略下各個模式之卡方值分析，若未達顯著即證明選定模式之測量穩 定性假設獲得支持，因為寬鬆複製策略與嚴格複製策略之間所增加的卡方值，係 由於將兩組樣本參數完全設定相同所致。其次，研究者檢定寬鬆策略以及嚴格策 略之間 MFF 卡方差異，寬鬆複製策略係指在校正樣本下獲得的模式，將其與複 核效化之效度樣本設定相同的模式，不過模式中的參數皆進行自由估計。所以，

模式之參數值在校正樣本及效度樣本中皆可獲得不同的估計值；若兩者估計值未 達顯著水準，則表示模式具有穩定性。

本研究在進行多樣本結構方程式模式分析時，由於潛在變項殘差矩陣估計出 現非正定（not positive definite）訊息，而 Wothke（1993）指出當非正定訊息出 現於估算殘差矩陣中時，可能是其參數估計值極接近 0，而造成無法收斂和計算 等問題。然而，非正定訊息與核心矩陣之估計無關，其也非違反常態假設，或輸 入錯誤的共變數或相關係數矩陣所造成，因此排除線性相依的狀況，故研究者只 需針對語法指出非正定的殘差矩陣加以限制估計後，即能使程式順利進行估計。

表 4-12 呈現多樣本分析所輸出的整體適配度指標（global goodness of fitstatistics），這些指標中除易受樣本大小影響的χ²值及 NC 值略大之外，其餘適

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配度指標皆在可接受的範圍內，所以此模式可以推論到同一母群中的不同組樣 本。

表 4-12 複核效化之適配評鑑表

Global Goodness of Fit Statistics Degrees of Freedom = 549

Normal Theory Weighted Least Squares Chi-Square = 1568.78（p = 0.000）

Contribution to Chi-Square = 755.07 Percentage Contribution to Chi-Square = 49.26 絕對適配度指標

（1）Goodness of Fit Index （GFI） = 0.90

（2）Standarded Root Mean Square Residual（SRMR）= 0.05

（3）Root Mean Square Error of Approximation （RMSEA）= 0.06 相對適配度指標

（1）Non-Normed Fit Index （NNFI） = 0.98

（2）Comparative Fit Index （CFI） = 0.98 簡效適配度指標

（1）Parsimony Normed Fit Index （PNFI） = 0.96

（2）Critical N （CN） = 440.07

（3）Normed chi-square = 3.12

再者，由表 4-13 結果得知，在寬鬆與嚴格複製策略下，兩者之 MFFχ²及自 由度的差異分別為 58.19 和 51，未達 .05 之顯著水準，表示由校正樣本到效度樣 本之複核效化受到支持。最後，由 ECVI 值分析，兩種策略複核效化之 ECVI 值 都落在彼此 90%信賴區間內，表示兩種策略複核效化之模式無顯著差異。總而言

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