資料分析

本研究使用台灣高等教育資料庫92學年度大一學生與94學年度大三學生之 追蹤資料，依據研究問題，分別採用下列統計方法進行分析與考驗：

壹、獨立樣本平均數t考驗

本研究以獨立樣本帄均數 t 考驗（t-test）比較本研究 92 學年度第一代和非 第一代大一學生家庭社經地位、家庭年收入、入學成績、教育期望之差異；以 及 94 學年度第一代和非第一代大三學生在課業投入、社團參與、同儕關係、師 生互動、心理社會發展、多元能力發展及學業成尌之差異。

貳、結構方程模式

結構方程模式（structural equation modeling, SEM）是一門基於統計分析技 術的研究方法學，其有效整合因素分析與路徑分析兩大主流技術，適合用以處 理複雜的多變量研究數據的探究與分析。由於該技術可以處理大量資料，並探 討變項之間的影響關係，故本研究將採取結構方程模式進行檢定。

本研究根據Astin (1984,1991)、Tinto (1975,1993) 與Terenzini (1996) 等相關 理論與研究，建構出第一代與非第一代大學生學習成果之影響模式，以結構方 程模式的統計方法驗證模式的適配度與影響效果是否顯著，並運用多群組模式 分析比較第一代與非第一代大學生學習成果模式的影響效果是否有顯著差異。

統計分析軟體為Amos（Analysis of moment structure）7.0，前述結構方程模式之 適配度檢定標準說明如下（吳明隆，2007；張芳全，2008；黃芳銘，2004）：

一、整體模式適配度指標

（一）絕對適配度指標

1. 卡方值（χ²）：卡方值是在檢定理論模式與觀察資料模式的適配程度，卡方 值愈小，表示整體模式之因果路徑圖與實際觀察資料愈適配，其以估計後不 達顯著水準（即p＞.05）為判斷標準，一個不顯著（即p＜.05）的卡方值表示 模式之因果路徑模式與實際觀察資料相適配。

2. 適配度指數（Goodness-of-Fit Index, GFI）：GFI指標用來顯示矩陣中的變異 數與共變數可被複製矩陣預測得到的量，它的數值介在0-1之間，一般的判別 標準為GFI值如大於.90，表示模式路徑圖與實際資料有良好的適配度。

3. 調整後適配度指數（Adjusted Goodness-of-Fit Index, AGFI）：AGFI利用假設 模式的自由度與模式變項個數之比率來修正GFI指標，調整後的GFI值則不會 受單位影響，而AGFI數值介在0-1之間，一般的判別標準為AGFI值如大 於.90，表示模式路徑圖與實際資料有良好的適配度。

4. 殘差均方根（Root Mean Square Residual, RMR）：RMR是從適配殘差的概念 而來，愈小的RMR值表示模式的適配度愈佳，一般而言，RMR的理想數值必 頇低於.05，最好低於.025。

5. 近似誤差均方根（Root Mean Square Error of Approximation, RMSEA）：主要 是在尋找母群體與模式的適配程度，其指標低於或等於.05，表示模式適配度 非常良好；在.05至.08之間表示模式良好，即有合理適配；在.08至.10之間則 模式尚可，具有普通適配；大於.10以上表示模式的適配度欠佳。

（二）相對適配度指標

1. 正規化適配指標（Normed Fit Index, NFI）：NFI值是用來比較所提出之模式 與虛無模式之間的卡方值差距，相對於該虛無模式卡方值的一種比值，NFI 的值介在0-1之間，愈接近1表示模式適配度愈佳，而接受模式判斷標準為NFI 值大於.90（含）以上。

2. 非正規化適配指標（Non-Normed Fit Index, NNFI）：其是用來比較兩個對立 模式之間的適配程度，或者用來比較所提之模式對虛無模式之間的適配度，

NNFI的值介在0-1之間，愈接近1表示模式適配度愈佳，而接受模式的一般共 同建議值為.90（含）以上。

3. 比較適配指標（Comparative Fit Index, CFI）：其是在測量從最限制模式到最 飽和模式時，非集中參數的改善情形，並且以非集中量數的卡方分配及其非 集中參數來定義，CFI的值介於0-1之間，愈接近1表示模式適配度愈佳，至 於要判斷模式是否可以被接受時，CFI值通常需大於.90。

4. 增值適配指標（Incremental Fit Index, IFI）：其是對NFI的修正，企圖減低NFI 對樣本大小的依賴，IFI的值介於0-1之間，愈接近1表示模式適配度愈佳，而 IFI值通常需大於.90，模式才可以被接受。

5. 相對適配指標（Relative Fit Index, RFI）：RFI亦是由NFI所衍生出來的，RFI 的值介於0-1之間，愈接近1表示模式適配度愈佳，一般認為當RFI值大於.90，

表示模式可以接受；當其值大於或等於.95，則表示模式相當適配。

（三）簡效適配度檢定指標

1. 簡效正規化適配指標（Parsimony Normed Fit Index, PNFI）：指標值應大於或 等於.50。

2. 簡效適配度指標（Parsimony Goodness of Fit Index, PGFI）：其值應介於0與1 之間，大於.5以上會較好，其值愈大，表示模式適配度愈佳。

3. Hoelter's Critical N （CN）：主要在反應樣本規模適切性，值若大於200 以 上為佳。

4. 卡方值除以自由度（χ2/df）：若其適配值在2 以下，則表示模式適合度頗高。

二、模式內在結構適配度的評估

在模式內在結構適配度準則方面，Bogozzi與Yi於1988年提出以下六個判斷 標準（吳明隆，2007；黃芳銘，2004）：

1. 個別觀察變項的項目信度在.20以上；

2. 潛在變項的組合信度在.60以上；

3. 潛在變項的帄均變異數抽取量在.50以上；

4. 所有參數統計量的估計值均達顯著水準；

5. 標準化殘差的絕對值必頇小於2.58；

6. 修正指標小於3.84。

本研究整理上述指標，列於表3-8。

表 3-9 模式適配度檢定標準

整體適配度指標 適配的標準或臨界值 絕對適配度指標

χ²值 p＞.05（未達顯著水準）

GFI值 ＞.90以上

AGFI值 ＞.90以上

RMR值 ＜.05

RMSEA值 ＜.08 相對適配度指標

NFI值 ＞.90以上

NNFI值 ＞.90以上

CFI值 ＞.90以上

IFI值 ＞.90以上

RFI值 ＞.90以上

簡效適配度指標

PNFI值 ＞.50以上

PGFI值 ＞.50以上

CN值 ＞200

χ2/df值 ＜2

資料來源：修改自吳明隆（2007：87）