本 節 旨 在 說 明 本 研 究 在 預 試 問 卷 與 正 式 問 卷 回 收 後 ， 再 進 行 信 、 效 度 檢 驗 、 相 關 統 計 分 析 檢 定 所 需 應 用 之 相 關 統 計 分 析 方 法 ， 本 研 究 並 根 據 下 列 統 計 分 析 方 法 進 行 本 研 究 所 提 出 各 項 研 究 假 設 進 行 考 驗 。 有 關 本 研 究 所 採 用 之 統 計 分 析 方 法 描 述 如 下 ：
一 、 預 試 問 卷
預 試 問 卷 施 測 主 要 目 的 旨 在 瞭 解 研 究 中 所 提 出 各 測 量 變 項 內 部 一 致 性 程 度 ( I n t e r n a l C o n s i s t e n c y ) ， 與 各 因 素 的 可 靠 性 。 一 般 在 評 估 內 部 一 致 性 程 度 大 都 採 用 統 計 分 析 方 法 中 C r o n b a c h ’ s α 值 進 行 衡 量 ， 而 各 因 素 的 可 靠 性 上 ， 採 用 統 計 分 析 方 法 中 因 素 分 析 之 負 荷 量 ( F a c t o r L o a d i n g ) 值 進 行 衡 量 。 由 於 本 研 究 屬 驗 證 性 研 究 ( C o n f i r m a t o r y S t u d y ) ， 因 而 在 因 素 分 析 方 法 上 採 用 驗 證 性 因 素 分 析 ( C o n f i r m a t o r y F a c t o r A n a l y s i s , C F A ) 來 探 討 研 究 變 項 各 因 素 的 可 靠 性 。
在 分 析 流 程 上 ， 當 預 試 問 卷 回 收 後 ， 先 針 對 回 收 問 卷 資 料 進 行 初 步 篩 選 ， 將 無 效 問 卷 （ 規 律 填 答 或 填 答 不 完 全 者 ） 予 以 剔 除 ， 再 針 對 有 效 回 收 資 料 利 用 S P S S 進 行 項 目 分 析 ； 以 及 採 用 A M O S 進 行 C F A， 針 對 分 析 結 果 檢 定 測 量 資 料 與 理 論 架 構 間 配 適 情 形 ， 進 行 C F A 之 主 要 目 的 在 驗 證 理 論 架 構 之 信 度 ， 以 進 行 資 料 縮 減 ( H a i r e t a l . , 2 0 1 0 ) 。 綜 合 上 述 ， 有 關 預 試 問 卷 回 收 後 所 需 使 用 之 相 關 統 計 分 析 方 法 說 明 如 下 所 示 ：
（ 一 ） 項 目 鑑 別 力 與 項 目 分 析
將 回 收 之 有 效 問 卷 資 料 ， 先 計 算 各 變 項 之 總 分 ， 並 依 據 總 分 將 最 前 與 最 後 之 2 7 % 的 分 數 加 以 區 分 為 低 分 組 與 高 分 組
等 兩 組 ， 並 藉 由 獨 立 樣 本 t 檢 定 以 計 算 出 每 題 問 項 之 決 斷 值 ( C r i t i c a l R a t i o ) ， 並 統 計 顯 著 水 準 訂 定 為 0 . 0 5 ， 作 為 題 項 刪 減 之 依 據 ， 若 分 析 結 果 之 值 未 達 0 . 0 5 之 題 項 將 予 以 刪 除 ， 以 檢 驗 項 目 鑑 別 度 。
（ 二 ） 驗 證 性 因 素 分 析 ( C o n f i r m a t o r y F a c t o r A n a l y s i s , C F A ) 驗 證 性 因 素 分 析 ( C o n f i r m a t o r y F a c t o r A n a l y s i s , C F A ) 的 主 要 目 的 為 ： 檢 定 實 際 回 收 的 測 量 資 料 與 該 理 論 架 構 間 配 適 程 度 ， 藉 此 驗 證 理 論 架 構 之 效 度 ， 進 而 達 到 資 料 縮 減 之 目 的 。 根 據 上 述 原 則 ， 在 建 構 效 度 上 本 研 究 採 用 驗 證 性 因 素 分 析 來 驗 證 量 表 之 建 構 效 度 ， 並 將 各 變 項 中 所 有 題 項 投 入 進 行 分 析 ， 藉 由 A M O S 進 行 資 料 分 析 ； 根 據 分 析 結 果 中 「 因 素 負 荷 量 （ 指 各 題 項 在 該 變 項 上 係 數 值 ）」， 來 解 釋 因 素 與 題 項 之 間 的 相 互 關 係 。 因 素 負 荷 量 之 值 愈 大 ， 代 表 該 題 項 與 因 素 間 的 相 關 性 愈 高 ， 也 就 是 該 題 項 對 於 該 因 素 之 重 要 性 程 度 較 高 。 由 於 因 素 負 荷 量 會 隨 著 樣 本 多 寡 而 改 變 ， 因 此 ， H a i r e t a l . ( 2 0 1 0 ) 依 據 樣 本 數 的 不 同 提 出 因 素 負 荷 量 的 評 斷 準 則 （ 有 關 負 荷 量 與 樣 本 數 之 對 照 如 表 3 - 1 3 所 示 ）， 例 如 ： 當 樣 本 數 大 於 1 5 0 份 時 ， 則 負 荷 量 應 設 定 為 0 . 4 5 ， 代 表 當 該 題 項 負 荷 量 小 於 0 . 4 5 時 ， 則 該 題 項 予 以 刪 除 。
表 3-13
因素負荷量與所需樣本數對照表
所需樣本數 因素負荷量 所需樣本數 因素負荷量
50 .75 120 .50
60 .70 150 .45
70 .65 200 .40
85 .60 250 .35
100 .55 350 .30
資料來源：H a i r , F . J r . , B l a c k , W. C . , B a b i n , B . J . , & A n d e r s o n , R . E . ( 2 0 1 0 ) . M u l t i v a r i a t e d a t a a n a l y s i s : A
g l o b a l p e r s p e c t i v e ( 7t h e d . ) . N e w Yo r k , N Y:
M a c M i l l a n . 本研究整理。
二 、 正 式 問 卷
正 式 問 卷 回 收 並 刪 除 無 效 問 卷 後 ， 將 最 後 完 整 之 有 效 問 卷 以 S P S S 及 A M O S 進 行 統 計 資 料 分 析 ， 並 利 用 下 列 統 計 資 料 分 析 方 法 考 驗 前 述 各 項 假 設 。
（ 一 ） 描 述 性 統 計 ( D e s c r i p t i v e S t a t i s t i c s )
在 馬 拉 松 路 跑 活 動 參 與 者 人 口 背 景 變 項 ， 以 次 數 分 配 與 百 分 比 方 式 呈 現 填 答 者 樣 本 分 布 情 形 。 此 外 ， 利 用 描 述 性 統 計 呈 現 各 變 項 平 均 數 與 標 準 差 ， 瞭 解 填 答 者 對 各 研 究 變 項 認 知 情 形 。
（ 二 ） 獨 立 樣 本 t 檢 定 ( t - t e s t )
獨 立 樣 本 t 檢 定 主 要 檢 定 名 目 尺 度 為 二 分 類 與 依 變 項 之 差 異 情 形 。 本 研 究 用 以 檢 定 馬 拉 松 路 跑 活 動 參 與 者 人 口 背 景 變 項 中 ： 性 別 與 居 住 地 區 對 於 各 研 究 變 項 間 之 差 異 情 形 。
（ 三 ） 單 因 子 多 變 異 數 分 析 ( O n e - w a y M A N O VA )
單 因 子 變 異 數 分 析 主 要 檢 定 名 目 尺 度 為 三 分 類（ 含 以 上 ） 與 依 變 項 之 差 異 情 形 ， 若 依 變 項 同 時 有 二 個 （ 含 ) 以 上 進 行 考 驗 時 ， 則 採 用 多 變 量 變 異 數 分 析 ( M A N O VA ) 。 本 研 究 用 以 檢 定 馬 拉 松 路 跑 活 動 參 與 者 人 口 背 景 變 項 中 ： 年 齡 與 活 動 參 加 次 數 對 各 研 究 變 項 間 的 差 異 情 形。當 差 異 達 到 顯 著 水 準 時（ 顯 著 水 準 訂 為 0 . 0 5 ），進 一 步 採 用 S c h e f f e 法 作 為 事 後 比 較 之 檢 定 方 法 ， 以 瞭 解 馬 拉 松 路 跑 活 動 參 與 者 年 齡 與 活 動 參 加 次 數 各 組 組 間 是 否 具 有 顯 著 性 差 異 。
（ 四 ） 皮 爾 森 積 差 相 關 分 析 ( P e a r s o n C o r r e l a t i o n A n a l y s i s ) 皮 爾 森 積 差 相 關 分 析 主 要 檢 定 連 續 性 變 項 間 兩 兩 相 互 關 係 。 本 研 究 用 以 檢 定 各 研 究 變 項 間 之 相 關 性 。
（ 五 ） 結 構 方 程 模 式 ( S t r u c t u r a l E q u a t i o n M o d e l i n g , S E M ) 結 構 方 程 模 式 ( S t r u c t u r a l E q u a t i o n M o d e l i n g , S E M ) 是 一 種 整 合 性 統 計 分 析 技 術 的 方 法 ， 其 包 含 四 種 統 計 分 析 方 法 ： 因 素 分 析 ( F a c t o r A n a l y s i s , F A ) 、 共 變 項 結 構 分 析 ( C o v a r i a n c e S t r u c t u r e A n a l y s i s )、 迴 歸 分 析 ( R e g r e s s i o n A n a l y s i s ) 與 路 徑 分 析 ( P a t h A n a l y s i s , PA ) ( S c h u m a c k e r & L o m a x , 2 0 0 4 ) 。 結 構 方 程 模 式 是 由 ： 結 構 模 式 ( S t r u c t u r a l M o d e l ) 與 測 量 模 式 ( M e a s u r e m e n t M o d e l ) 等 兩 種 模 式 所 組 成 ( S c h u m a c k e r &
L o m a x , 2 0 0 4 ; C h i n & T o d d , 1 9 9 5 ) 。
測 量 模 式 主 要 在 描 述 觀 察 變 項 ( O b s e r v a b l e Va r i a b l e s ) 與 潛 在 變 項 ( L a t e n t Va r i a b l e ) 兩 者 間 相 互 關 係 的 程 度 。 此 外 ， 在 測 量 模 式 上 ， B a g o z z i 與 Y i ( 2 0 1 2 ) 建 議 採 用 ： ( 1 ) 個 別 項 目 的 信 度 ( I n d i v i d u a l I t e m R e l i a b i l i t y ) 、 ( 2 ) 潛 在 變 項 的 組 成 信 度 ( C o m p o s i t e R e l i a b i l i t y , C R ) 與 ( 3 ) 潛 在 變 項 的 變 異 抽 取 量
( A v e r a g e Va r i a n c e E x t r a c t e d , AV E ) 等 三 項 指 標 來 評 鑑 測 量 模 式 ( T i n g & Yu , 2 0 1 0 ; Yu , L u & L i u , 2 0 1 0 ) ， 其 分 述 如 下 ：
個 別 項 目 的 信 度 ( I n d i v i d u a l I t e m R e l i a b i l i t y ) ： 根 據 H a i r e t a l . ( 2 0 1 0 ) 建 議 在 探 索 性 研 究 中，各 變 項 的 C r o n b a c h ' s α 值 應 在 0 . 6 以 上 ， 整 體 量 表 之 C r o n b a c h ' s α 值 應 在 0 . 7 以 上 ， 則 代 表 信 度 為 可 接 受 的 程 度 。 本 研 究 信 度 評 估 標 準 以 H a i r e t a l . ( 2 0 1 0 ) 所 提 出 之 標 準 值 為 基 準 。 此 外 ， 個 別 項 目 信 度 指 標 同 時 也 在 檢 驗 測 量 變 數 對 該 潛 在 變 項 中 每 一 個 變 數 的 因 素 負 荷 量 ( F a c t o r L o a d i n g ) 是 否 達 統 計 顯 著 性 。 H a i r e t a l . ( 2 0 1 0 ) 建 議 研 究 模 式 各 變 數 之 因 素 負 荷 量 需 高 於 0 . 6 的 基 準 值 並 達 到 統 計 顯 著 水 準 。 B a g o z z i 與 Y i ( 2 0 1 2 ) 、 H a i r e t a l . ( 2 0 1 0 ) 認 為 研 究 者 除 了 注 意 個 別 問 項 的 因 素 負 荷 量 外 ， 也 必 須 注 意 個 別 問 項 的 解 釋 能 力 ( S q u a r e d M u l t i p l e C o r r e l a t i o n , S M C ) ， T a y l o r 與 T o d d ( 1 9 9 5 ) 建 議 研 究 模 式 各 變 數 之 S M C 須 大 於 0 . 4 的 標 準 值 。
潛 在 變 項 的 組 成 信 度 ( C o m p o s i t e R e l i a b i l i t y , C R ) ： 代 表 各 構 念 的 內 部 一 致 性 程 度 ， 其 由 所 有 測 量 變 數 之 信 度 所 組 成 ； 該 值 愈 高 愈 好 ， 最 好 能 達 到 0 . 6 以 上 ( F o r n e l l & L a r c k e r , 1 9 8 1 ) ； 本 研 究 以 此 標 準 作 為 評 量 基 準 。
潛 在 變 項 的 變 異 抽 取 量 ( A v e r a g e Va r i a n c e E x t r a c t e d , AV E ) ： 計 算 各 潛 在 變 項 對 該 潛 在 變 項 的 變 異 解 釋 力 ， 其 值 愈 高 愈 好 ； 最 好 該 值 能 達 到 0 . 5 以 上 ( F o r n e l l & L a r c k e r , 1 9 8 1 ) ； 本 研 究 以 此 標 準 作 為 評 量 基 準 。
結 構 方 程 模 式 又 可 稱 為 線 性 結 構 關 係 ( L i n e a r S t r u c t u r a l R e l a t i o n s h i p s ) 或 潛 在 變 項 模 式 ( L a t e n t Va r i a b l e M o d e l s ) ； 用 以 考 驗 潛 在 變 項 ( L a t e n t Va r i a b l e s ) 與 外 顯 變 項
( M a n i f e s t Va r i a b l e , 又 稱 觀 察 變 項 ) 之 間 的 關 係 ， 然 而 此 關 係 通 常 為 線 性 關 係 的 性 質 ( J ö r e s k o g & S ö r b o m , 2 0 0 5 ) 。 本 研 究 以 S E M 來 驗 證 研 究 模 式 的 適 配 情 形 。
結 構 方 程 模 式 分 析 包 括 ： ( 1 ) 研 究 模 式 的 配 適 度 分 析 ( M o d e l F i t n e s s ) 」 與 ( 2 ) 整 體 研 究 模 式 的 解 釋 力 等 兩 種 分 析 方 法 。 在 研 究 模 式 配 適 度 分 析 上 ， 統 計 量 χ2 ( C h i - s q u a r e ) 為 最 常 用 來 評 估 的 配 適 觀 察 指 標 ； 由 於 χ2 ( C h i - s q u a r e ) 容 易 受 到 樣 本 大 小 的 影 響 ， 當 樣 本 增 加 ， χ2 值 也 將 增 加 ， 因 而 難 以 達 到 無 顯 著 的 結 果；因 此，若 在 考 慮 樣 本 大 小 的 情 形 下，B a g o z z i 與 Y i ( 2 0 1 2 ) 及 C h i n 與 T o d d ( 1 9 9 5 ) 建 議 ， 以 χ2 與 其 自 由 度 ( D e g r e e s o f F r e e d o m , D F ) 的 比 值 ( χ2/ d f ) 來 檢 定 模 式 配 適 度 ， 且 值 愈 小 愈 好 ， 最 好 不 超 過 3 ( H a i r e t a l , 2 0 1 0 ; C h i n & T o d d , 1 9 9 5 ) 。
除 上 述 兩 項 評 估 指 標 外 ， 在 評 估 測 量 模 式 所 採 用 之 評 估 指 標 包 含 ： 絕 對 適 配 指 標 ( A b s o l u t e F i t M e a s u r e s ) 、 比 較 適 配 指 標 ( C o m p a r a t i v e F i t M e a s u r e s ) 與 精 簡 適 配 測 量 ( P a r s i m o n i o u s F i t M e a s u r e s ) 。 有 關 各 評 估 指 標 之 說 明 如 下 。 1 . 絕 對 適 配 指 標 ( A b s o l u t e F i t M e a s u r e s )
絕 對 適 配 指 標 所 包 含 之 相 關 指 標 有 ： ( 1 ) 殘 差 均 方 和 平 方 根 ( R o o t M e a n S q u a r e R e s i d u a l , R M R ) 與 標 準 化 R M R ( S t a n d a r d i z e d R M R ) ， 該 值 愈 小 代 表 模 式 配 適 度 愈 好 （ 王 保 進 ， 2 0 0 4 ）； ( 2 ) 平 均 近 似 誤 差 均 方 根 ( R o o t M e a n S q u a r e E r r o r o f A p p r o x i m a t i o n , R M S E A ) ， 該 值 愈 小 代 表 研 究 模 式 對 於 資 料 提 供 的 適 配 度 愈 好 （ 周 子 敬 ， 2 0 0 6 ）。 R M S E A 指 標 值 若 小 於 0 . 0 1 為 「 相 當 優 秀 的 適 配 」、 介 於 0 . 0 1 - 0 . 0 5 間 表 示 「 非 常 好 的 適 配 」，介 於 0 . 0 5 - 0 . 0 8 間 表 示「 好 的 適 配 」，介 於 0 . 0 8 - 0 . 1
間 表 示「 中 度 的 適 配 」，大 於 0 . 1 表 示 不 良 適 配 ( S t e i g e r , 1 9 9 0；
周 子 敬 ， 2 0 0 6 )； ( 3 ) 配 適 度 指 標 ( G o o d n e s s - o f - f i t I n d e x , G F I ) ， 該 指 標 值 介 於 0 - 1 之 間 ， 且 指 標 值 最 好 大 於 0 . 9 以 上 代 表 模 式 適 配 度 良 好 ； ( 4 ) 調 整 後 配 適 度 指 標 ( A d j u s t e d G o o d n e s s - o f - f i t I n d e x , A G F I ) ， 該 指 標 值 介 於 0 - 1 之 間 ， 且 指 標 值 最 好 大 於 0 . 9 以 上 代 表 模 式 適 配 度 良 好 。
2 . 比 較 適 配 指 標 ( C o m p a r a t i v e F i t M e a s u r e s )
比 較 適 配 指 標 包 含 ： ( 1 ) 比 較 配 適 度 指 標 ( C o m p a r a t i v e F i t I n d e x , C F I )， 該 指 標 適 用 於 小 樣 本 ， 該 指 標 值 介 於 0 - 1 之 間 ， 且 指 標 值 最 好 大 於 0 . 9 以 上 代 表 模 式 適 配 度 良 好 ； ( 2 ) 規 範 適 配 指 標 、 標 準 化 適 合 度 指 標 ( N o r m e d F i t I n d e x , N F I ) ， 該 指 標 值 介 於 0 - 1 之 間 ， 且 指 標 值 最 好 大 於 0 . 9 以 上 代 表 模 式 適 配 度 良 好 ； ( 3 ) 非 規 範 適 配 指 標 ( N o n - n o r m e d F i t I n d e x , N N F I ) ， 該 指 標 值 介 於 0 - 1 之 間 ， 且 指 標 值 最 好 大 於 0 . 9 以 上 代 表 模 式 適 配 度 良 好；( 4 ) 增 值（ 分 ）適 配 指 標 ( I n c r e m e n t a l F i t I n d e x , I F I )， 該 指 標 值 介 於 0 - 1 之 間 ， 且 指 標 值 最 好 大 於 0 . 9 以 上 代 表 模 式 適 配 度 良 好 ； ( 5 ) 相 對 適 配 指 標 ( R e l a t i v e F i t I n d e x , R F I ) ， 該 指 標 值 介 於 0 - 1 之 間 ， 且 指 標 值 最 好 大 於 0 . 9 以 上 代 表 模 式 適 配 度 良 好 。
3 . 精 簡 適 配 測 量 ( P a r s i m o n i o u s F i t M e a s u r e s )
精 簡 適 配 測 量 包 含 ： ( 1 ) 精 簡 標 準 適 配 指 標 ( P a r s i m o n i o u s N o r m e d F i r I n d e x , P N F I ) ， 該 指 標 值 介 於 0 - 1 之 間 ， 且 指 標 值 最 好 大 於 0 . 5 以 上 （ 周 子 敬 ， 2 0 0 6 ）； ( 2 ) 精 簡 適 配 度 指 標 ( P a r s i m o n i o u s G o o d n e s s - o f - f i t I n d e x , P G F I ) ， 該 指 標 值 介 於 0 - 1 之 間 ， 且 指 標 值 最 好 大 於 0 . 5 以 上 （ 周 子 敬 ， 2 0 0 6 ）。
綜 合 上 述，本 研 究 參 照 B a g o z z i 與 Y i ( 2 0 1 2 )、B e n t l e r ( 1 9 9 0 ,
1 9 9 2 ) 與 J ö r e s k o g & S ö r b o m ( 2 0 0 5 ) 的 意 見 ， 挑 選 六 項 指 標 進 行 整 體 模 式 配 適 度 的 評 鑑 ， 包 括 ： 卡 方 值 檢 定 ( χ2) 、 卡 方 值 與 自 由 度 的 比 值 ( χ2/ d f ) 、 配 適 度 指 標 ( G o o d n e s s o f F i t I n d e x , G F I ) 、 調 整 後 配 適 度 指 標 ( A d j u s t e d G o o d n e s s o f F i t I n d e x , A G F I ) 、 比 較 配 適 度 指 標 ( C o m p a r a t i v e F i t I n d e x , C F I ) 及 殘 差 均 方 和 平 方 根 ( R o o t M e a n S q u a r e R e s i d u a l , R M R ) 。
第 肆 章 結 果 與 討 論
本 章 主 要 依 據 正 式 問 卷 施 測 所 得 之 資 料 進 行 統 計 分 析 與 結 果 討 論 ， 本 章 共 分 為 七 節 進 行 討 論 ， 第 一 節 為 受 訪 者 人 口 背 景 資 料 分 析 ， 第 二 節 為 人 口 背 景 變 項 對 主 辦 單 位 知 覺 的 資 源 投 入 之 分 析 ， 第 三 節 為 人 口 背 景 變 項 對 參 與 者 回 應 的 資 源 投 入 之 分 析 ， 第 四 節 為 人 口 背 景 變 項 對 忠 誠 度 之 分 析 ， 第 五 節 為 主 辦 單 位 知 覺 的 資 源 投 入 、 參 與 者 回 應 的 資 源 投 入 與 忠 誠 度 之 相 關 ， 第 六 節 為 主 辦 單 位 知 覺 的 資 源 投 入 、 參 與 者 回 應 的 資 源 投 入 與 忠 誠 度 之 路 徑 分 析。有 關 各 節 內 容 說 明 如 下。