第三章、 研究設計
3.5 資料分析方法
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口腔醫療或美容有興趣並想要搜尋相關資訊的民眾。問卷發放期間為 2010 年 的 3 月到 4 月，並在回收完畢後以 20 張 7‐11 與全家禮卷，以及五隻 4G 隨身 碟做為有效問卷之抽獎用途。
3.5 資料分析方法
本研究以結構方程式(Structural Equation Modeling, SEM)作為資料分析與驗 證的統計方法，並使用 LISREL(Linear Structural Relation)軟體來針對量化資料進行 探究。結構方程式是一種多變量的研究方法，主要包含測量模型(Measurement Model)與結構模型(Structure Model)，目的為根據多個變數間的邏輯關係來建立 高適配度的統計模式；其中測量模型主要的數學分析方式為驗證性因素分析 (Confirmatory Factor Analysis, CFA)，是用來探討觀察變項與潛在變項間的關係，
而結構模型主要的分析方式為路徑分析(Path Analysis)，用以測量模型中結構關係 的假說考驗。因此，模型中的因果假設通常是根據學者之前所提出的理論或概念 來建構而成，用以提高假說成立的可能性。以結構方程式來檢驗理論模型具有許 多優點，包括可以同時考慮多個依變項、衡量上較有彈性、並可針對模型做整體 統計評估以瞭解其和蒐集之資料間的符合程度，因此本研究遂採用之。
一、敘述性統計分析
本研究在此處運用 SPSS 軟體，針對回收之有效樣本來進行基本統計資料之 描述，以瞭解牙醫學會網站使用者在年齡、性別、職業、婚姻狀況以及平均月收 入等的樣本分佈情況，此外，本研究亦調查了每位使用者的上網經驗與每天上網 時數，希望利用次數分配、平均數及標準差等數據的統計來釐清使用者的基本背 景資訊，以利之後分析之應用。
二、信度與效度分析
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信度(Reliability)是指測量結果之一致性及其可靠程度，若一量表的信度愈 高，表示量表愈為穩定；最常見的信度衡量指標有 Cronbach α 與折半信度 (Split‐half reliability)兩種，而由於本研究採用的是 Likert 五點量表，在採用該量表 之研究中最常用的信度指標為 Cronbach α 係數，因此本研究即用此係數來針對 各變項做信度分析，用以衡量構面的一致與穩定性。根據學者 Cuieford(1965)所 提出的觀點，認為 α 係數低於 0.3 為不可信，0.3 到 0.5 為勉強或稍微可信，0.5 到 0.7 為中度可信，而 0.7 以上則屬於高的信度水準。效度(Validity)則主要是指 問卷的有效程度，也就是衡量問項與構面的內容適切性，，效度之探討中最常見 的為內容效度(Content Validity)，只要內容有建構於理論基礎之上或經過實證探 討，並且經過合理的事前測試，基本上都會有合理的內容效度。除此之外，本研 究主要會透過驗證性因素分析所產生的 PHI 矩陣來探究本問卷的建構效度 (Constructive Validity)，而其主要包含兩種次類型，也就是區別效度(Discriminant Validity)與收斂效度(Convergent Validity)，詳細內容將如第四章所示。
三、驗證性因素分析
因素分析方法有分兩大類，其中一種為探索性因素分析(Exploratory Factor Analysis)，另一種則為驗證性因素分析，而又以後者特別適用於已提出某項結構 關係假說的研究；由於本研究在探討過程中經過文獻探討與訪談，因此已擁有特 定的理論結構，故適用驗證性因素分析這項統計方式。驗證性因素分析是結構方 程式中的一項次模型，在進行潛在變項的路徑分析前必須確定變項能夠充分並有 效的衡量，才能開始探究模型整合性的因果關係。
四、結構方程式
根據學者 Bagozzi,、Yi(1988)等人所提出，LISREL 的配適度評鑑指標主要分為 三個，分別為基本適合度標準(Preliminary Fit Criteria)、整體模型適合度標準 (Overall Model Fit)與模型內部適合度標準(Fit of Internal Structure of Model)，而本
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下的適配度指數當做模型評鑑指標：
表 3‐3 模型評鑑指標
指標名稱 判斷值
χ2 愈小愈好
χ2/d.f. 小於 3 RMSEA 小於 0.08
GFI 大於 0.8 AGFI 大於 0.8 CFI 大於 0.9
值得注意的是，雖然一些學者主張整體配適度均要到達 0.9 才算合格，然 Bagozzi 與 Yi 指出此水準只是一種經驗法則，例如 GFI 只要到達 0.8 即可接受。