資料分析方式

(Structure Equation Models, SEM)進行研究假設與模型的驗證，以 SmartPLS 2.0 執行。

SEM 是基於統計分析技術的研究方法學，整合了因素分析與路徑分析的技 術，屬於多變量統計分析的一環。SEM 由兩個重要的概念所組成：第一是測量 模型(measurement model)，反應了觀察變項與潛在變項之間的關係，其構成的 數學模型是驗證性因素分析；第二是結構模型(structure model)，為結構關係的

處理結構方程式的方法非常多，部分最小平方法(Partial Least Square, PLS) 與最大概似法(Method of Maximum Likelihood, MLE)為兩種最常使用的方法。

SEM 常見的分析技術為 PLS 與線性結構關係模式(Linear Structural Relations, LISREL)。Fornell & Bookstein (1982)認為 LISREL 與 PLS 兩者可以同時用來評

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Jarvis, MacKenzie, & Podsakoff (2003)有鑑於以往在行銷領域，有許多指標 與測量變項遭到誤用，使許多研究者無法清楚判斷他們之間的因果關係，因此，

資料來源：“A critical review of construct indicators and measurement model misspecification in marketing and consumer research,＂by Jarvis, C. B., MacKenzie, S. B., & Podsakoff, P. M., 2003, Journal of Consumer Research, 30(2), 203.

‧ 國

立 政 治 大 學

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N a tio na

l C h engchi U ni ve rs it y

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依據表 3-6 對於形成性指標或反映性指標的判斷準則，本研究所採用的服 務品質、系統品質、資訊品質、組織管理、員工滿意度，屬於反映性指標，根 據以往的文獻，在資訊系統成功模型相關探討，大多將服務品質、系統品質、

資訊品質與使用者滿意度視為是反映性 指標處理（Seddon & Kiew, 1996;

Kulkarni et al., 2006；陳慶文等，2009；蔡宗宏、許芳銘、池文海，2009；汪美 香、李育宗，2012），組織管理的部分，多數文獻也多以反映性指標做處理

（Kulkarni et al., 2006; Igbaria et al, 1997；吳裴妮，2007），且從本研究使用的 問卷題目中，可以發現五個構面的測量變數具有高度的相關性，因此，本研究 將其視為反映性指標；員工感受效益構面，根據前述 G2E 指標中的成效部分，

包含了財務效益與非財務效益，其內容並非具有高度相關性，在一些研究中將 其視為形成性指標（Wang & Liao, 2008; Wu & Wang, 2006；李洛維，2010），且 從本研究使用的問卷題目中，可以發現問卷的測量變數並非具有較高的相關性，

測量變項無法進行替換，因此，本研究將其視為形成性指標。

在測量模型的分析中，PLS 會同時產生權重值(weights)與負荷值(loadings)，

權重值比較適合用來解釋形成性指標，負荷值則比較適合用來解釋反映性指標 (Chin, 1998)。雖然 PLS 強調可以建構形成性指標與反映性指標，然而不同指標 樣本的共變量估計方式不同，所以其並未提供配適度指標(Goodness of Fit Index, GFI)，而是以組合信度(Composite Reliability, CR)、平均變異抽取量(Average Variance Extracted, AVE)與區別效度(Discriminant Validity, DV)等信度與效度分 析，來作為替代指標。模型的解釋力是以 R²表示解釋潛在變項的能力，權重值 大小代表各指標影響潛在構念的強弱，路徑係數(path coefficients)則是標準化的 𝛽估計值，其顯著性可以透過拔靴法(bootstrapping)，所得到的 t 值來判斷，檢 定結果若具有顯著水準則表示假設成立。拔靴法是用來產生參數估計值的抽樣 分配，可以計算傳統無法估計的標準誤，也可以不必理會常態性、獨立性與大 樣本的基本假設，因此，可以用來估計任何統計量的標準誤（李茂能，2009）。

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