第三章 研究方法 46
第五節 資料分析方法
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以下之使用者後，再進一步刪除 Facebook 使用時間小於網路使用時間 2 小時之 1/3 使用時間（40 分鐘，但為符合問卷內容，以 30 分鐘為標準）的樣本，共 73 人。
此外，Facebook 隱私設定為公開而不常更改設定的人，其自我揭露對象並 非針對朋友，而是任何人皆可看見，不符合本研究探討之對朋友進行自我揭露，
而隱私設定為只限本人且不常更改設定的人，同樣未對朋友進行自我揭露，故分 別刪除 115 人和 7 人。
最後，再以正負面事情題項回答矛盾之樣本進行無效樣本判定，再刪除 29 份樣本，實際回收 513 份有效問卷，有效問卷比例為 52.9%。
表 3-13 樣本篩選過程
標準 刪除樣本（原 970） 剩餘樣本
全部回答一樣答案 21 949
填答時間小於三分鐘 26 923
在 EA、WA 與 Honsety 反向題中矛盾回答 122 801 同一人作答（相同 IP、同信箱短時間內作答） 14 787
網路使用時間在兩小時以下 50 737
Facebook 使用時間在 30 分鐘以下 73（與網路重疊 25） 664 Facebook 隱私設定為公開且不常更改設定 115 549 Facebook 隱私設定為只限本人且不常更改設定 7 542
Positive 題項回答矛盾 29 513
第五節 資料分析方法 壹、 描述性統計分析
利用 SPSS 20 進行統描述性統計，將基本資料與 Facebook 的使用情形做次 數分配、百分比分析，以了解本研究受試樣本的人口統計變項與樣本特性。此外，
針對個變數進行平均數和與中間值 3 之 T 檢定，以了解受試者的答題傾向。
貳、 驗證性因素分析（Confirmatory Factor Analysuis, CFA）
當某一個概念測量問卷是由數個不同子量表所組成，此時因素分析可以被用 來確認資料模式是否即為研究者所預期，此種因素分析方法可以稱為驗證性因素
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分析（Confirmatory Factor Analysuis, CFA），具有理論檢驗與確認的功能，並可 以判斷此份問卷是否具有建構效度（邱皓政，2003）。而本研究架構是以 Schutz
（1958）的基本人際關係需求為基礎，因此選擇使用驗證性因素分析來驗證和確 認各構面是否合適。
參、 信度與效度分析
本研究以組成信度（composite reliability）、收斂效度（convergent validity）
和區別效度（discriminate validity）來檢驗各構面是否具有信度與效度。利用組 成信度來衡量各問項內部一致性，Fornell 和 Larcker（1981）認為 CR 值需大於 0.7 才可接受；以收斂效度來衡量問項衡量單一構面的相符程度，Fornell 和 Larcker（1981）認為平均變異抽取量（Average Variance Extracted, AVE）須超過 0.5，才具有收斂效度；再以區別效度衡量問項在不同構面間的鑑別程度，Fornell 和 Larcker（1981）建議可以 AVE 平方根是否大於該構面和其他構面間的相關係 數來判斷。
肆、 部分最小平方法(partial least squares, PLS)分析
本研究採用部分最小平方法（partial least squares, PLS），這是一種探測或建 構預測性模型的分析技術，尤其是對於潛在變項之間的因果模型（causal model）
分析，優於一般的線性結構關係模式（何雍慶、蔡青，2009），PLS 主要的優點 有：可處理多個應變數與多個自變數、可克服多變量共線性的問題、可健全地處 理干擾資料及遺失值、允許反應性（reflective latents）和形成性潛在變項（formative latents）、適用於小樣本和沒有資料分配限制等（Pirouz, 2006）。
本研究的模型為二階因素模型，自我揭露構面在過去許多實證研究中都將其 視為一個二階形成性模型（formative construct），由一階之意向、數量、正負性、
誠實-準確性和深度構面所組成（Posey et al., 2010；Ko and Pu, 2011；Schouten et al., 2009）。提升自我形象需求、主動包容需求、被動歸屬需求、主動控制需求、
被動引導需求、情感表達需求和情感期待需求為一階因素。因此，使用可同時處
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理反應性指標和形成性指標的 PLS 方法較為適當，並以 SmartPLS 進行分析。
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