本研究為次級資料分析，係由研究者先依據理論假設而提出有關變項之間關 係模式，分析研究者所建構之模式，結構方程模式融合因素分析、路徑分析、相 關分析與迴歸分析等統計方法，屬於驗證性實證研究的資料分析，可同時處理多 組變項之間的關係，目的在於運用實證資料，驗證先驗假設模式或者理論模式是 否真實存在，主要概念是結合傳統路徑分析與驗證性因素分析二種，進行全面性 估計精確之統計分析（陳順宇，2007；黃芳銘，2007），此外結構方程模式適用 在建構測量模式來描述與潛在變項之間的關係，及驗證理論建構是否成立的多變 量統計方法（余民寧，2006）。
一、結構方程模式特性
Hoyle 指出，結構方程模式視為不同統計技術和研究方法的綜合體。從技術 的層面觀看，結構方程模式並非指某特定的統計方法，而是分析共變結構的技術 整合。針對結構方程模式的特質和功用，說明如下（吳明隆，2009；邱皓政，2006）：
（一）具有理論先驗性：結構方程模式分析特性之一，須建立在一定的理論 基礎之上，用以檢證某一理論模式或假設模式適切性與否的統計技 術。所以，被視為驗證性而非探索性統計方法。
（二）可同時處理測量與分析問題：將「測量」與「分析」整合為一的計量 研究技術，可同時估計模式中的測量指標、潛在指標，也可評估測量 的信度與效度。
（三）關注於共變數的運用：核心概念是變項的「共變數」。
（四）適用於大樣本的統計分析：依據共變數矩陣，參數估計和適配度卡方 檢定對樣本的大小非常敏感，所以，樣本數愈多，統計分析的穩定性 與各種指標的適用性也較佳。
（五）包含了許多不同的統計技術：是一種呈現客觀狀態的數學模式，主要 用來檢定有關觀察變項與潛在變項之間的假設關係，融合了因素分析 與路徑分析。
（六）重視多重統計指標運用：結構方程模式所處理的是整體模式契合度的 程度，關注整體模式的比較。
Bagozzi 與 Yi（1989,p. 273-274）認為結構方程模式的方法有下列四種功用：
（一）結構方程模式具有檢定到構念與潛在變項之間的因果關係。
（二）將許多多變項統計的方法整合成一個分析的架構。
（三）陳述潛在變項間的效果與潛在變項在觀察變項上的效果
（四）可以用來檢定假設。
吳明隆（2009）認為結構方程模式會受到許多研究者青睞，主要有三個原因：
（一）結構方程模式採用驗證性因素分析，比傳統分析之探索性因素分析來 得有意義。此外是執行驗證性因素分析來評估因素構念和指標變項之 間的密切關係程度。
（二）允許同時探討多變項的關係、變項之間路徑因果模式及檢測複雜的路 徑分析。
（三）結構方程模式可以同時考量測量及預測獨特分析，稱為「潛在變項模 式」（Latent Variable Models），所以，結構方程模式分析型態提供 彈性及有效度的方法。
二、結構方程模式的基本程序
黃芳銘（2004）認為結構方程模式是應用相當廣泛的統計技術，在執行分析 時，有非常相似的基本分析步驟，說明如下：
（一）理論：結構方程模式中變項間關係的呈現，需要靠理論來建立，且理 論是假設模式成立主要的解釋依據。
（二）模式界定：理論所呈現的假設以結構方程模式的形式表達，必須考慮 到數學方程式求解的規則。
（三）模式識別：決定模式是否可識別的，模式可識別，在模式中每一個參 數都可以導出一個唯一的估計值，不同類型的結構方程模式，須符合 某些要求才能獲得可識別的條件。
（四）選擇測量變項以及蒐集資料：用於模式中的測量變項，並蒐集測量變 項的資料以作為後面分析之用。
（五）模式估計：使用所蒐集的資料來估計模式中參數的方法。最常使用最 大概似法（ML）與一般化小平方法（GLS）兩種估計方法。
（六）模式適配評鑑：決定理論預測模式和所蒐集資料間適配程度，透過基 本適配指標、整體模式適配度指標及模式內在結構適配度，在進行適 配度的考驗與分析。
（七）模式修正：整體模式適配未達可接受程度，依據理論假設及統計所呈 現的結果，將參數釋放（Free）或固定（Fixed），再重新估計模式，
直到模式達到可接受的程度。
（八）解釋：對模式統計結果作解釋。在結果呈現時，牽涉到非標準化參數、
估計與標準化參數估計，及直接效果、間接效果與總效果等做適當的 說明。
第四節 研究工具
何，因此採用探索性因素分析（Exploratory Factor Analysis, EFA），以斜交轉軸 法抽取其潛在因素。一、學習動機
學習動機，研究者採用TIMSS 2007「國中八年學生問卷」中，該問卷第十 二大題，內含四個子題，因此，先進行探索性因素分析的結果如表3-3 所示，經 由斜交轉軸後特徵值為2.66，各測量變項之因素負荷量皆大於.50，可解釋之變 異量為66.39％，該潛在變項具有良好建構效度。在學習動機信度分析上，
Cronbach’s α 內部一致性信度係數為.83，Hair,Black,Babain,Anderson,&Tatham
（2006,p. 137）認為符合信度宜大於.60 以上的最小值要求，因此不予以刪題。