資料分析方法

本研究利用問卷調查法取得相關調查資料後，先排除掉沒有填寫或填答不完 全之無效問卷後，再輸入電腦進行資料登錄，並採用SPSS17與LISREL8.53統計軟 體來作資料分析，所使用的統計方法包括敘述性統計分析、信度分析、項目分析、

獨立樣本t檢定、單因子變異數分析及結構方程模式等。

一、敘述性統計分析(Descriptive Analysis)

為瞭解戲迷之個人基本資料、休閒態度、休閒動機與休閒效益，採用敘述性 統計方法，來對本研究架構之各構面分別做資料整理與分析。針對回收樣本資料 進行整理，以次數分配、百分比來描述樣本的背景資料，其中問卷中的戲迷個人 基本資料採用次數分配來分析；有關戲迷對於休閒態度、休閒動機及休閒效益部 分則採平均值分析，又分別在其各個層面，以其所包含變數的平均數歸納之。

二、信度分析(Reliability)

信度是指一種衡量工具(問卷量表)的正確性或精準性，亦指施測的一致性及 穩定性，信度可以顯示測驗的內部問題間是否相符合或前後結果是否一致。以信 度分析對量表中各構面進行內部一致性分析，並以信度係數Cronbach’s α 衡量同 一概念下各題項之間的一致性。

故本研究利用Cronbach’s α 係數來衡量「休閒態度」、「休閒動機」、及「休 閒效益」各構面變項之ㄧ致性，以檢定各問項的可靠性及量表的可信度。而α 值 越大顯示該構面內各問項之相關性越大，內部一致性越高。

三、項目分析(Item analysis)

項目分析是測驗發展最為根本的一項工作，其主要目的是在針對預試題目進 行適切性的評估 (邱皓政，2005)。本研究運用項目分析中之題目總分相關法與內 部一致性效標法等分析方法， 以瞭解歌仔戲迷休閒態度、休閒動機及休閒效益 之量表問項是否適切，再將項目分析後將未達水準的題項刪除。

四、獨立樣本t檢定(Independent Sample t-test)

檢定二分變項對連續變項的影響，用來進行兩個樣本的顯著性差異考驗，依 此檢驗本研究社經背景之二分變項(如：性別)與休閒態度、休閒動機與休閒效益 各構面間，每組變項的平均數是否有顯著差異。

五、單因子變異數分析(One-way Analysis of Variance)

變異數分析是一種能同時對兩個以上樣本平均差異進行檢定的方法，是檢驗 自變數對依變數平均數的影響，若有多個變數同時檢測平均數差異，則使用多因 子變數分析。平均數假設考驗的操作方式，是以樣本的統計數來推定母群體平均 數是否有顯著差異。若差異夠大，便可能有顯著的結果。之後再以雪費法(Scheffe’s method)進行事後比較的考驗，當各組人數不相等時較適合使用雪費法，且在檢驗 差異法當中，它是屬於檢定結果較強也較嚴謹的一種方法(邱皓政，2005)。

六、結構方程模式(Structural Equation Modeling，SEM)

結構方程模式分析是用來驗證理論架構與構面的合理性，並做為假設檢定的 依據，對部分假設進行驗證。結構方程模式分析是在探討多變項或單變項之間的 因果關係，可以同時分析一群互為關聯的自變項與依變項間的關係，並對結構模 型進行整體性的評估、契合度的檢定。

本研究主要以LISREL8.53作為執行結構方程模式之統計軟體，目的在驗證休 閒態度、休閒動機與休閒效益三者因果關係的分析。並要處理多組變項之關係 ( 如：休閒態度、休閒動機、與休閒效益三個變項)，以及分析休閒動機、休閒動機 與休閒效益之因果關係模式。且需對結構模型進行整體性的評估、契合度檢定。

模式的評鑑將進行整體模式適配度與內在結構適配度，模式評鑑指標須符合 判斷值，才能被接受，以下將評鑑指標之判斷值分敘如下(邱皓政，2005)：

(一) 整體模式適配指標

1. 絕對適配指標：(1)良性適配指標(Goodness of Fit Index, GFI)：大於或等於

0.90、(2)調整良性適配指標(Adjusted Goodness of Fit Index, AGFI)：大於 或等於0.90、(3)近似誤差均方根(Root Mean Square Error of Approximation, RMSEA)：小於或等於0.05，表示有良好的適配：0.05~0.08之間，表示有 不錯的適配；0.08~0.1之間，表示有普通適配；大於0.10表示是不良適配

。

2. 相對適配指標：(1)非規範適配指標(Non-Normed Fit Index, NNFI)：大於或 等於0.90，表示模式可被接受、(2)比較適配指標(Comparative Fit Index, CFI)：大於或等於0.90，表示模式可被接受、(3)相對適配指標(Relative Fit Index, RFI)：大於或等於0.90，表示模式可被接受。

3. 簡效適配指標：(1)簡效規範適配指標(Parsimony Normed Fit Index, PNFI)

：大於0.5，表示模式通過評鑑、(2)簡效良性適配指標(Parsimony Goodness Fit Index, PGFI)：大於0.5，表示模式被接受。

(二) 內在結構適配指標：內在結構指標的評鑑可分為兩方面，一為測量模式評鑑

，二為結構模式評鑑。前者重視觀察變項是否足夠反應相對應的潛在變項，

主要在於了解潛在變項的效度與信度，而後者在評鑑理論建構階段所鋪陳的 因果關係是否成立(黃芳銘，2004)。

1. 測量模式：測量模式所有的參數估計值顯著水準(t>1.96，p<0.05)，才能表 示參數具有反應潛在變相的效度。

2. 結構模式：結構係數須達顯著水準，且方向性須正確，則表示理論建構階 段所鋪陳之因果關係成立。

表3-10 結構方程模式之符號與意義表

表3-11 徑路圖符號意義表

符號 名字 定義

潛在變項 一個無法觀察的或是假設的構念，通常又可稱為因素。

觀察變項 被研究者測量的變項，又可稱為顯在變項或指標。

直接效果 單一方向的路徑。

干擾 內因潛在變項中無法被模式中有影響變項所能解釋的 變異。

測量誤差 觀察變項中無法被其所反映的潛在變項所能解釋的變 異。

資料來源：黃芳銘，2007