第三章 研究方法
第四節 資料分析方法
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度（有經驗使用者），使用滿意度有正面感受、期望一致、整體滿意 3 子構面，
經過前測刪除 1 題後，計 8 題。最後的第五部分是則蒐集填答者的性別、年齡、
教育程度、平均月收入、職業等人口統計資料，以及使用 Line 的頻率、查看公 共服務類 Line 官方帳號頻率、公共服務類 Line 官方帳號的活動頻率（按讚、留 言、分享、貼圖等）的使用情況和行為。
問卷中所有項目均用五點李克特量表測量（1：非常不同意到 5：非常同意），
問卷調查期間自 2016 年 6 月 29 日至 2016 年 7 月 13 日止，共計 15 日，問卷總 回收份數為 727 份，扣掉無效問卷 27 份，無使用 Line 公共服務類官方帳號 264 份，有效問卷共 436 份。
第四節 資料分析方法
在問卷數據統計方法上，本研究資料分析可以分為基本分析以及理論模式分 析，根據研究目的與研究假設，前者採用 SPSS 15.0 統計分析軟體；後者採用 AMOS 7.0 版統計套裝軟體進行資料分析，而研究中所使用的統計方法包括：敘 述性統計、因素分析、信度分析、效度分析與結構方程模型等。
一、 敘述性統計（Descriptive Analysis）
本研究利用敘述統計分析填答者的人口統計資料與各構面的現況分析，以求 得各人口統計變數之分布概況，以便對整體資料有初步瞭解、從性別、年齡、教 育程度、平均月收入、職業等方面描述樣本結構。另對各構面的平均數、標準差 等基本數據，瞭解本樣本資料特性。
二、 獨立樣本 T 檢定與變異數分析（t-Test and one-way Analysis of
Variance , ANOVA）
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透過獨立樣本 T 檢定，比較變異數相同的兩母體之間，平均數的差異；單 因子變異數分析，則作為比較多組母體平均數是否相等的方法。
三、 信度分析（Reliability Analysis）
信度即所謂的可靠性，或指結果的一致性或穩定性。信度愈高，代表其量表 愈穩定的測量同一概念（邱皓政，1994）。最常被用來檢測信度指標的測量工具 為 Cronbach 提出的α係數（Cronbach, 1990），本研究採用的信度指標即是以 Cronbach’ α 檢測問卷各構面的信度。Cronbach’ α 介於 0.7 至 0.98 居屬高信 度值，若低於 0.35 則應與拒絶，一般學者認為基礎研究之信度，信度只要達到 0.7 就可接受。
四、 效度分析（Validity Analysis）
效度是指衡量工具是否能夠正確測得所要衡量的特質和功能的程度，也就是 說，要能達到測量目的才是有效的測量，本研究前測以因素分析來測量效度，後 續的效度分析，將以結構方程式模型中的驗證性因素分析之中的「最大概似估計 法」（Maximum Likehood Estimation; MLE），進行各構面衡量模式（Measurement Model）的適合度檢定，以檢定各構面是否具足夠的收斂效度與區別效度。
五、 結構方程模式（Structural Equation Modeling）
結構方程模式（以下簡稱 SEM）是一種建立、估計和檢驗因果關係模型的 方法，透過理論的支持，在理論引導下建構假設模式，觀察諸多變項間的因果關 係，並具有多項的模式評鑑指標，使研究者可以進一步檢驗研究模式的整體適切 性，達到提高研究精確度的目的。
SEM 模型中包含可觀測的顯在變項，也可能包含無法直接觀測的潛在變項，
能夠清晰分析單一變項對總體模型的作用，也可以看出變項之間的相互關係。被
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廣泛應用於經濟學、社會學、心理學、管理學等領域研究。
SEM 可處理不可直接觀測的變量（即潛在變量），或是多個因果關係之模型 等傳統的統計方法較難解決的問題，因此近年來迅速發展，彌補了傳統統計方法 的不足，成為數據分析的重要工具。
透過對特定的模型結構進行檢驗，SEM 可比較及評價不同的理論模型；另 通過多組分析，可以瞭解不同模型各組別內變項的關係是否保持不變、又或是是 否出現顯著差異。
結構方程模式有以下兩特點：（1）結構間的因果關係是建立在既有文獻架構 與理論基礎上；（2）結構的變項關係可被圖像化表現，並且透過研究使其具體概 念化的應用。
本研究是基於過去 TAM 以及資訊內容理論的研究架構，在相關理論依據下，
並透過文獻蒐集，套用前人的研究架構，因應本研究對象及目的稍作調整後，驗 證 Line 公共服務類官方帳號是否能夠符合過去相關研究理論。因此驗證性因素 分析以及結構方程模式應可適於本研究所欲探討整體模式因果關係。
在 SEM 中，首先要提出模型假設，亦即根據先前的理論，以及文獻中爬梳 的知識，通過推論和假設過程，形成一組變項之間相互關係（最常見的為因果關 係）模型，檢驗是否與研究的資料相符合，並以路徑係數說明變項之間的因果關 係。
若研究資料與假設模式的顯示模式適配良好，則表示原先設定模式中的變項 關係存在，若研究結果顯示資料與假設模式不適配，則表示變項間的關係存在是 被拒絕的。若模型無法成立，則必須進到 SEM 當中的模型修正步驟，以改進初 始模型的適配程度。整體理論模式配適度表如下：
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評鑑項目 適配標準或臨界
值
適配度評估 一、基本適配標準：檢測模式之細列誤差、辨認問題或輸入有誤等
1.是否沒有負的誤差變異 2.誤差變異是否都達顯著水準
3.參數間相關之絕對值是否沒有太接近 4.因素負荷量是否介於 0.5~0.95 間 5.是否沒有很大的標準誤
二、整體模式適配度：評量整個模式與觀察資料的適配程度
1. Model Fit→CMIN：χ2值的顯著水準；p＞0.05 卡方值愈小愈好 2. Model Fit→CMIN→CMIN/DF：χ2/d.f. < 5
3. Model Fit→RMR,GFI→RMR（＜0.05）殘差均方根 < 0.05 4. Model Fit→RMR,GFI→GFI（＞0.9）適配度指標 > 0.8 5. Model Fit→RMR,GFI→AGFI（＞0.9）調整後適配度指
標 > 0.8
6. Model Fit→Baseline Comparisons→NFI（＞0.9）基準適
配度指標 > 0.9
7. Model Fit→Baseline Comparisons→TLI（＞0.90）非基
準適配度指標 > 0.9
8. Model Fit→Baseline Comparisons→CFI（＞0.9）比較適
配度指標 > 0.9
9. Model Fit→RMSEA（＜0.05）漸近誤差均方根 < 0.08 三、模式內在品質：評量模式內估計參數的顯著程度、各指標及潛在變項的信度
1.個別項目的信度（信度分析） > 0.5
2.潛在變數的組成信度 CR（測量模式） > 0.7
3.潛在變數的平均變異抽取量 AVE（測量模式） > 0.5 表 5：SEM 整體理論模式配適度表
資料來源：本研究整理
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