國
立 政 治 大 學
‧
Na tiona
l Ch engchi University
53
本田 重機論壇本田家族
四、資料分析方法
考慮到各個品牌社群都有自己專屬的網路空間，大多時候的交流均為網路線 上交流，且近期內無任何戶外聚會活動，故本次的問卷發放即透過以下的方法：
1. 電子郵件郵寄問卷
由研究者聯絡各個品牌社群的經營者或是知名度高的成員，請他們利 用電子郵寄的方式將問卷郵寄給社群成員填寫。
2. 家族論壇公告
在經過品牌社群管理者同意之後，請經營者、成員或者是管理者貼在 家族版面或論壇上，並發文請社群成員填寫。藉由張貼問卷連結，成員可 以直間點入頁面填答。
第四節 資料分析方法
一、分析程序
本研究採用隻統計分析軟體為 SPSS 第 18 版及 LISREL8.5 版，以下為本研 究始知統計分析方法概述：
1. 信度分析
「信度」指在不同情況下，相同的衡量工具對相同的研究對象衡量結果 的一致性，代表一份問卷的穩定程度，信度的衡量包括再測信度、折半信 度與Cronbach’s α 信度係數檢定；本研究採用 Cronbach’s α 信度係數檢 定各研究變數之衡量題項的信度。
2. 效度分析
「效度」指問卷能否有效測量出想要測量的能力或特質的程度，效度
‧ 國
立 政 治 大 學
‧
Na tiona
l Ch engchi University
54
的有無是高低的問題，而非全有或全無，一般要求問卷必須滿足內容效度 (Content Validity)、效標相關效度(Criterion-Related Validity)與構念效度 (Construct Validity)。
5. 驗證性因素分析(Confirmatory Factor Analysis，CFA)
用以檢定衡量各研究變數衡量問項的信度、收斂效度(Convergent Validity)及建構效度(Construct Validity)，使用 LISREL 軟體進行分析檢 定。
6. 結構方程式模式(Structural Equation Modeling, SEM)分析
分析驗證理論模式與觀察資料間的配適程度，參數估計係採用最大概 似法(Maximum Likelihood Method)，使用 LISREL 軟體進行分析。
二、LISREL 分析
線性結構關係模式(Linear Structural Relationships, LISREL)，係指以多個線性 模式呈現分析性變數間關係之統計模式，LISREL 以無法觀察之潛在變項(Latent Variables)為主，探討變數間之聯立關係，潛在變項係指無法直接衡量之構念 (Constructs)。LISREL 目的有二，一為根據多個變數間之邏輯關係，建立高配度 之統計模式；另是根據迴歸係數，產生策略意涵(周文賢, 2002)。因此，LISREL 包 括二個模式，衡量模式(measurement model)與結構模式(structural model)。
(一) 衡量模式
衡量模式在說明觀察變項(observed variables) 與潛在變項(latent variables)間的關係，觀察變項係可直接被觀測的變項，又稱顯示變項 (manifest variables)，潛在變項則無法直接被觀察而得，需透過觀察變項推 論得到。衡量模式中潛在變項係為造成觀察變項的原因，故觀察變項是衡 量潛在變項的指標。
衡量模式中的觀察變項可分為外生(exogenous)觀察變項或內生
‧ 國
立 政 治 大 學
‧
Na tiona
l Ch engchi University
55
(endogenous)觀察變項，外生觀察變項是以 x 變項表示，由 x 變項所反映 的潛在變項稱為外生潛在變項(exogenous latent variables)，用 ξ 表示；內 生觀察變項是以 y 變項表示，由 y 變項所反映的潛在變項稱為內生潛在 變項(endogenous latent variables)，用 η 表示。描述 x 變項與 ξ 變項之關係 的係數矩陣以Λx 表示，矩陣內的元素符號為𝜆𝑞𝑛𝑥 ；描述 y 變項與 η 變項 之關係的係數矩陣以Λy 表示，矩陣內的元素符號為𝜆𝑝𝑚𝑦 ；其他衡量模式 中的矩陣符號(δ、ε、 ⊖𝛿、⊖𝜖)定義請參見表 3.3.2-1。衡量模式在 SEM 中即是所謂的驗證性因素分析模式，可檢定觀察變項的信度及效度，它在 LISREL 模式中為一個子模式。
(二) 結構模式
結構模式描述潛在變項與潛在變項間的因果關係，模式中被假定為因 的潛在變項稱為外生潛在變項；被假定為果的潛在變項稱為內生潛在變項；
外生潛在變項對內生潛在變項影響效果的係數矩陣以Γ表示，矩陣內的元 素符號為γ𝑚𝑛；內生潛在變項對內生潛在變項影響效果的係數矩陣以Γ表 示，矩陣內的元素符號為β𝑚𝑛；其他結構模式中的矩陣符號(ζ、Ψ、Φ)定 義請參見表 3.3.2-1。結構模式可用來描述潛在變項之間的因果關係、可解 釋與不可解釋的變異等。
LISREL 模式可用下列矩陣方程式表示：
衡量模式：
X = Λ𝑥𝜉 + 𝛿，Cov(δ) =⊖𝛿；Y = Λ𝑦𝜂 + 𝜀，Cov(ϵ) =⊖𝜖 結構模式：
ς = Βη + Α̃𝜉 + 𝜁，Cov(ζ) =⊘，Cov(ξ) = Φ 表 3.4-1 LISREL 符號說明
符號 維度 定義
η m×1 內生(endogenous)潛在變項
‧ 國
立 政 治 大 學
‧
Na tiona
l Ch engchi University
56
ξ n×1 外生(exogenous)潛在變項 ζ m×1 內生潛在變項之殘餘誤差 Β m×m 內生潛在變項間之係數矩陣
Γ m×n 外生潛在變項與內生潛在變項間之係數矩陣 Φ n×n ξ 的共變數矩陣
Ψ m×m ζ的共變數矩陣 Y p×1 η的觀察變項 X q×1 ξ 的觀察變項
ε p×1 y 的衡量誤差 δ q×1 x 的衡量誤差
Λ𝑦 p×m y 變項與η變項之關係的係數矩陣 Λ𝑥 q×n x 變項與 ξ 變項之關係的係數矩陣
⊖𝜖 p×p ε之共變數矩陣
⊖𝛿 q×q δ之共變數矩陣 假定:
E (η) = 0，E (ξ) = 0，E (ζ) = 0，ξ 與ζ無關，I-B 為非奇異矩陣。
E (ε) = 0，E (δ) = 0，ε及δ各與 ξ、η、ζ無關。
n：外生潛在變項個數，m：內生潛在變項個數。
p：觀察變項 y 的個數，q：觀察變項 x 的個數。
(三) 模式評估
本研究藉由以下四項指標做為評估整體模式與資料配適程度：
1. 卡方值與 NCI
卡方值愈大表示模式的配適程度愈差，但是卡方值對大樣本與偏離 常態的情況非常敏感，在樣本數很大且呈現偏離常態的分配時，會產生 大的卡方值，因此 Carmines and Mclver(1981)及 Marsh and Hocevar(1985)
‧ 國
立 政 治 大 學
‧
Na tiona
l Ch engchi University
57
均建議以NCI(NCI=χ2/d.f.；卡方值除於自由度)作為配適指標，當 NCI<3 時，表示模式的配適度是可接受的。
2. 配適度指標(GFI：Goodness-of-fit Index)
GFI 表示實際觀測資料的變異數與共變數能被理論模式解釋的部 份，GFI 的值介於 0 與 1 之間，當 GFI 愈接近 1 時表示模式的解釋能 力愈高，通常 GFI 宜大於 0.9(Joreskog and Sorbom，1981)但 Bagozzi and Yi(1988)認為大於 0.9 過於保守,只要大於 0.8 即可。GFI 與樣本數的 大小無關而且對於偏離常態的分配具有穩定性，故適用於大樣本的研究，
但由於 GFI 的分配無法得知，因此無法進行統計檢定。
3. 調整配適度指標(AGFI：Adjusted Goodness-of-fit)
AGFI 與 GFI 性質相同，但 AGFI 會參考自由度加以調整，因此 可以比較不同自由度的模式，AGFI 愈大表示模式愈佳，通常要求大 0.9(Joreskog and Sorbom，1981)，但與 GFI 相同，Bagozzi and Yi(1988) 亦認為只要大於 0.8 即可接受。
4. SRMR 指標：
為殘差共變標準化的總和，理論建議 SRMR 小於 0.05 為適配標準。
5. RMSEA 指標
此指標為比較模式與飽和模式的差距，RMSEA 之數值等於或小於 0.05 表示理論沒事可以接受，通常將此訂為「良好適配(good fit)」，0.05 到 0.08 之間則是「不錯的適配(fair fit)」，0.08 到 0.10 之間則是「普通 適配(Mediocre fit)」，大於 0.10 表示不良適配。
4. 均方誤平方根(RMR：Root-Mean-Square Residual)
RMR 為模式估計後剩下的殘差，越小表示適合度愈佳，RMR 值 應該小於 0.05(Joreskog and Sorbom, 1981)。
5. 相對配適度指標(CFI：Comparative Fit Index)
‧ 國
立 政 治 大 學
‧
Na tiona
l Ch engchi University
58
CFI 是 Bentler(1990)提出的一個指標，目的在修正 NFI(Normed Fit Index)的缺失，CFI 的值介於 0 與 1 之間，值愈大表示模式適配愈好，
要判斷模式是否可接受時，CFI 值通常需要大於 0.9。
‧ 國
立 政 治 大 學
‧
Na tiona
l Ch engchi University
59
第肆章 資料分析
本章主要針對問卷回收的資料進行分析，並驗證研究假設。第一節為人口統 計變項的敘述統計；第二節為信效度分析；第三節為驗證性因素分析，包含 CFA 二階與一階的驗證性因素分析；第四節為 LISREL 整體模式配適度的檢定，並驗 證潛在變項之間的影響效果及假說檢定結果彙整。