資料分析方法

本研究主要採用四種統計方法，分別為描述性統計、因素分析、

以及結構方程模式分析。所使用的統計分析軟體為 SPSS19、AMOS。

一、描述性統計

描述性統計是一套用以整理、描述、解釋資料的統計技術，

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將數據從原始資料轉換成可被理解的統計量數的一套操作程序 (邱皓政，2008)。將民宿旅遊特性與人口統計變數等受訪者的基 本資料加以統計，算出次數分配、百分比等統計量，對研究樣本 有初步的了解，得知基本資料的分佈情況與比例。

二、信度分析

運用 Cronbach’s α 值驗證量表之信度，若大於 0.7 可宣稱該 問卷信度良好；大於 0.6 者，則代表信度及格，此問卷尚可接受 (吳明隆，2003)。

三、探索性因素分析

主要目的在找出共同的屬性，將一群雜亂無章的題項做有效 之分類，以發展新的假設與次理論架構。本研究採取主成分因素 分析法與最大變異法轉軸法，將取因素負荷量達 0.5 以上的題項。

四、驗證性因素分析

驗證性因素分析是指研究者對於結構理論之潛在變數有所 了解。根據理論知識與實證研究，研究者在使用實證數據時，就 已提出觀察變數與潛在變數之間的關係，並建立一套結構模式。

因此，本研究將使用驗證性因素分析來從探索性因素分析中萃取 出來的因素進行適合度、信度、收斂效度、及區別效度的測量，

如果有充足的適合度支持，這個結構模式便予以接受，若不能支 持則拒絕。

五、結構方程模式

結構方程模式(SEM)用來描述潛在自變數與潛在依變數所 構成之因果關係，形容彼此間之因果效果，包括潛在自變數及潛

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在依變數之測量誤差(魏文欽，2008)。中介效果的探討必須是自 變項與依變項之間具有顯著直接相關，如果兩者之間的關係是強 烈的，才會進一步解釋中介變項(Baron & Kenny, 1986; Bennett, 2000)。理論上來說使用 SEM 來檢驗中介效果等同於迴歸分析。

學者指出使用 SEM 進行中介變項檢驗具有幾點優勢，第一，在 調查研究中，如果潛在變項有多個指標時特別有用(Holmbeck, 1997)，測量誤差可以進一步控制，避免測量誤差使中介效果複 雜化，而低估了中介效果(Hoyle & Smith, 1994)。第二，SEM 可 以檢驗複雜的模式，當模式中具有多個中介變項或依變項時可以 適用(Hoyle & Smith, 1994)，因為 SEM 可以同時列出所有變項，

相較於迴歸分析，可以更有效率的估計路徑係數。基於以上因 素，本研究使用 SEM 分析體驗品質、整體滿意度、住宿記憶與 重遊意圖之間的關係。本研究將使用 AMOS 進行整體模式的驗 證，以了解模型中變項之間的關係，檢驗是否和本研究的假設相 符。以下為模型適配度指標介紹：

(一) 卡方自由度比(χ2/df)

計算卡方自由度比，可以進行模型間契合度的比較，當 卡方自由度比越小，表示模型契合度越高，反之則表示模型 契合度越差。一般而言，卡方自由度比小於 2 時，表示模型 具有理想的契合度(Carmines & McIver, 1981)。

(二) 契合度指標(GFI)與調整後契合度指標(AGFI)

GFI 即是契合度指標，表示假設模型可以解釋觀察資料 的變異數與共變數的比例。模型導出值會小於實際觀察值，

因此 GFI 是小於 1 的比值(邱皓政，2005)。當 GFI 值越接近 1，表示模型契合度越高，相對的，當 GFI 數值小，表示模

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型契合度越低。AGFI 是計算 GFI 係數時，將自由度納入考 慮之後所計算出來的模型契合度指標，當 AGFI 數值越大，

越有利於得到理想的契合度結論(邱皓政，2005)。

(三) 規範契合指標(NFI)與增值契合指標(NNFI)

這兩種指標是利用巢套模型比較圓理所計算出來的一 種相對性指數，反應假設模型與一個觀察變項間沒有任何共 變假設的獨立模型的差異程度(邱皓政，2005)。Bollen (1989) 提出 IFI 指數來處理樣本大小對於 NFI 的影響，一般情況 下，NFI 與 IFI 數值會介於 0 至 1 之間，數值越大表示契合 度越佳，同時數值須大於 0.9 才可視為具有理想的契合度(Hu

& Bentler, 1999)

(四) 平方概似平方誤根係數(RMSEA)

RMSEA 指數是在比較理論模式與完美契合的飽和模式 的差距程度，數值越大表試模型越不理想，相對的，數值越 小表示模型越理想。Hu and Bentler (1999)建議指數低於.06 可以試為一個好的模型，指數大於.10 表示模型不理想 (Browne & Cudeck,1993)。

(五) 殘差均方根指數(RMR)

RMR 是反應理論假設模型的整體殘差，學者多採用標 準化後的 SRMR 指數來評估模型優劣，SRMR 的指數介於 0 至 1 之間，當數值低於.08 時，表示模型契合度佳(Hu &

Bentler, 1999)。

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