資料分析

著，應用驗證性因素分析、結構方程模式（structural equation modeling,簡稱SEM）

分析、多群組分析，針對資料進行變項之間關係的整合性分析，以驗證研究假

（scheffe method）進行事後比較。

三 三 三

三、、、、驗證性因素分析驗證性因素分析驗證性因素分析驗證性因素分析

本研究以信度分析、效度分析、平均變異數抽取量、估計參數的顯著水準、

各測量模式的標準化殘差常態分配的檢定等，逐一檢視是否能達到要建構結構 方程式模式應有的水準，本研究應用AMOS進行一階驗證性因素分析。

（一）信度分析

本研究採用的信度衡量指標為潛在變項組合信度評估。潛在變項組合信度 是其所有觀察變項信度的組成，表示構面指標內部變數的一致性，若潛在變項 組合信度越高，代表這些觀察變項越能測出該潛在變項。Fornell 和 Larcker

（1981）的建議值為 0.60 以上。

（二）效度分析

本研究採用區別效度（discriminant validity）與收斂效度（convergent validity）

判斷所收集資料是否具有效度。

1.收斂效度

當一個構面以幾種不同的方法測量，若所得到多個測量變數有高度相關，

亦即構面內所有測量變數的標準化路徑係數都很大，就稱此構面具有收斂效 度，也就是測量相同建構的測量變數會落在同一個構面上。Fornell和Larcker

（1981）要求路徑係數（負荷）大於 0.5，且t值超過2時，構面具有收斂效度。

2.平均變異數抽取量

另一個與組合信度的收斂效度指標為平均變異數抽取量，平均變異數抽取 量可直接顯示被潛在變項構面所解釋的變異量，有多少的變異量是來自測量誤 差。若平均變異數抽取量越大，指標變項被潛在變項構面解釋的變異量百分比 就越大，相對的測量誤差就越小，表示測量指標越能有效反應其共同因素的潛 在特質。Fornell和Larcker (1981) 平均變異數抽取量的建議值為0.50以上。

3.區別效度

區別效度是指所有兩兩因素間都沒有完全相關，即各個因素間是有所區別 的，利用卡方差檢定（Chi-square difference test）檢驗區別效度，意即未受限和 受限模式之差，其中未受限模式是指兩個成對變項間的相關係數未設定任何限 制，而受限模式是限制相關係數為 1，當受限模式卡方值與未受限模式卡方值 相差超過χ21,0.05=3.84 ，則拒絕虛無假設，也就是變項間不是完全相關，代表著 兩個因素是有區別的（陳順宇，2007）。

（三）標準化殘差分析

Jeroskog 和 Sorbom（2000）認為，標準化殘差是用來計算估計值與樣本值 之間的誤差，也是檢視模式內在品質的一個重要指標。若測量模式有良好適配 度，其值應呈現常態分配且標準化殘差數值的值絕對值小於2.58（α=.01的z值）。

吳明隆（2010:931）則部分學者採用較為嚴格的標準化殘差數值的值絕對值小 於1.96（α=.01的z值）。

四 四 四

四、、、、結構方程模式分析結構方程模式分析結構方程模式分析結構方程模式分析

本研究依據圖3.2理論模式，繪製因果結構式路徑圖，顯示各變項間的因果

關係及影響路徑，並將各項變項及參數標示於結構模式圖中。亦即本研究將透 過結構方程模式方法，來驗證本研究所假設的理論架構和變項間的因果關係。

因此，本研究採用SEM為驗證本研究架構的方法，進而判斷整體模型的配適度，

亦即判斷理論架構與觀察資料的配適程度。

（一）基本架構模式

結構方程模式的路徑分析，結合傳統的路徑分析與驗證性因素分析之測量 模式，分析模式中除觀察變項外，也包含潛在變項，因而同時具備測量模式與 結構模式，模式中若以觀察變項為因變項、潛在變項為果變項，則成為「形成 性指標」 (吳明隆，2007)。

1.測量模式（measured model）

測量模式為連結觀察變項與潛在變項之間的關係。本研究共有五個測量模 式。其中三個用以測量政治信任感、民主滿意度、民主支持等內生潛在變項，

兩個用以測量國家經濟評價、執政評價等外生潛在變項。國家經濟評價是以現 在經濟評價、未來經濟評價等兩個觀察變項來測量；執政評價是以喜歡程度、

能力評價、了解民眾等三個觀察變項測量；政治信任感內生潛在變項是以做事 正確、民眾福利、相信首長、浪費稅金等四個觀察變項來測量。民主滿意度、

民主支持兩個潛在變項分別由整體民主滿意度、整體民主支持單一觀察變項來 測量。因此，測量模式包含兩個方程式，一條方程式是說明內生潛在變項與內 生觀察變項之間的關係，另一條方程式則是說明外生潛在變項與外生觀察變項 之間的關係。

(1) 外生變項的測量模式

本研究將外生變項的測量模式設定為：X=Λxζ+δ

其中，X為外生潛在變項國家經濟評價、執政評價的觀察變項組成的向量。

國家經濟評價包括現在經濟評價（X11）、未來經濟評價（X21）兩個觀察變項；

執政評價包括喜歡程度（X12）、能力評價（X22）、了解民眾（X31）等三個觀 察變項。Λx是外生觀察變項在外生潛在變項上的因素負荷矩陣；ξ為潛在外生變 項矩陣；δ是外生觀察變項的誤差項。依據單向度原則，本研究將外生變項的測 量方程式設定為：

λ11 0 δ1

λ21 0 ξ1 δ２

X= 0 λ12 ＊ ξ2 + δ３

0 λ22 δ^４ 0 λ32 δ^５

其中，λij為因素負荷，ξ1、ξ2為外生潛在變項，δ1～δ^５為測量誤差。由本測 量模式可藉由各觀察變項推估外在潛在變項國家經濟評價、執政評價ξ的估計值 及各觀察變項的因素負荷量λ，以及測量誤差值δ。

(2) 內生變項的測量模式

本研究將內生變項的測量模式設定為：

Y=Λyη+ε

其中，Y為內生潛在變項政治信任感、民主滿意度、民主支持的觀察變項組 成的向量。政治信任感包括做事正確（Y11）、民眾福利（Y21）、相信首長（Y31）、

浪費稅金（Y41）四個觀察變項；民主滿意度、民主支持的單一觀察變項分別為 整體民主滿意度（Y12）、整體民主支持（Y13）。Λy是內生觀察變項在內生潛 在變項上的因素負荷矩陣；η為潛在內生變項矩陣；ε是內生觀察變項的誤差項。

依據單向度原則，本研究將內生變項的測量方程式設定為：

λ11 0 0 ε1

λ21 0 0 η1 ε^２

Y= λ31 0 0 ＊ η2 + ε３

λ41 0 0 η3 ε^４ 0 λ12 0 ε^５

0 0 λ13 ε6

其中，λij為因素負荷，η1、η2、η3為內生潛在變項，ε1～ε6為測量誤差。由本 測量模式可藉由各觀察變項推估內在潛在變項政治信任感、民主滿意度、民主 支持η的估計值及各觀察變項的因素負荷量λ，以及測量誤差值ε。

2.結構模式（structural model）

(1)結構模式關係式

在完成測量模式的定義後，本研究將以外生變項為因，內生變項為果，形 成結構模式，呈現外生變項與內生變項的因果關係及路徑。因此，本研究旨在 探討兩個外生潛在變項（國家經濟評價、執政評價）對政治信任感、民主滿意 度、民主支持（內生潛在變項）之影響效果及路徑。本研究將結構模式關係式 設定為：

η=βη +γξ+ ζ

其中，η為內生潛在變項，ξ為外生潛在變項，β為內生濳在變項對內生潛在 變項的影響，γ為外生濳在變項對內生潛在變項的影響，ζ為結構方程式的誤差 項，反映了η在方程式中未能被解釋的部分。而國家經濟評價、執政評價兩個變 項沒有因果關係，表示兩者有共變關係，代表著彼此間有相關（Φ21）。

(2)結構模式方程式

本研究根據研究目的及文獻探討所建構的理論模式為2因3果的結構模式，

而結構模式路徑關係則如圖3.3所示。由圖3.3顯示，本研究將結構模式三條方程 式設定為：

η

=γ

ξ

+γ

ξ

ζ

η

=β

η

+γ

ξ

γ

ξ

+ζ

η

=β

η

+γ

ξ

γ

ξ

+ζ

（二）適配度檢定

1.參數估計

本研究應用AMOS進行參數估計，獲得X，Y，Λx，Λy，η，ξ，γ，β，ε，ζ 等各項參數的估計值。參數估計評鑑項目包括是否有負的誤差變異量？因素負 荷量是否介於.5至.95之間？是否沒有很大的標準誤？估計參數之間相關的絕對 值是否太接近1？所有誤差變異量是否達到顯著水準？

2.整體模式適合度檢定

(1)絕對適配度：包括χ2值越小越好；p值大於 0.05；GFI值和AGFI值大於 0.9；RMR值小於0.05；RMSEA值小於 0.08。若違反以上標準將修改本研究結 構模式。

(2)增值適配度：包括NFI值、RFI值、IFI值、TLI值、CFI值均大於 0.9。若 違反以上標準將修改本研究結構模式。

(3)簡約適配度：包括PGFI值、PNFI值、PCFI值均大於0.05；CN值大於200；；

NCP值越小越好；ECVI值的理論模式值小於獨立模式值和飽和模式值；AIC值 的理論模式值小於獨立模式值和飽和模式值；χ2/df介於 1 至 3 之間。若違反 以上標準將修改本研究結構模式。

3.模式內在結構適合度：本研究將計算理論模式所估計的參數是否達顯著水 準？觀察變項的個別信度大於 0.5；觀察變項的組合信度大於 0.6；平均變異抽 取量大於 0.5；標準化殘差絕對值小於2.58。若違反以上標準將修改本研究結構 模式。

六六六六、、、、多群組分析多群組分析多群組分析多群組分析

本研究依不同性別、政治知識高低、不同社團參與等為群組變項，進行多

群組分析比較，以進一步驗證本研究的結構模式。

（一）多重模組適配度檢定

包括檢定結構模式的因素型態、因素負荷量、結構路徑係數、結構共變數 矩陣及測量誤差等，是否因群組而改變？倘若結構模式在加入群組因素後，仍 能逐一通過此等不變性的檢驗，且整體適配度仍維持良好，則其解釋力就就更 被接受。

1.整體適配度檢定：包括上述絕對適配度、增值適配度、簡約適配度等指標 的檢定。

2.巢狀模式檢定：逐步由未限制測量模式相同條件下、在限制測量路徑係數 相同條件下、在限制結構路徑係數相同條件下、在限制結構共變數相同條件下、

在限制結構殘差相同條件下、在限制測量誤差相同條件下等六種模式的卡方增 值檢定（p值大於0.05，代表無顯著差異），並根據Little（1997) 的研究，NFI值、

RFI值、IFI值、TLI值之增加量若小於0.05，則可接受多群組模式無差異的假設。

RFI值、IFI值、TLI值之增加量若小於0.05，則可接受多群組模式無差異的假設。