第三章 研究方法
第七節 資料處理與分析
本研究經由問卷調查蒐集資料後，將有效問卷建檔，以 SPSS 18.0 中 文版及 LISREL8.72 統計軟體進行各項分析，針對統計分析方法說明如 下：
壹、單因子多變量變異數分析
以單因子多變量變異數分析考驗不同性別的大學生在知覺父母期 望、生涯自我效能與職業選擇的差異情形，統計考驗顯著水準定為.05。
若達顯著水準則進一步以單變量變異數分析考驗不行性別大學生在知覺 父母期望、生涯自我效能與職業選擇各分量表差異情形；另為了讓六個 依變項的總 α≦.05，因此將各分量表顯著水準設為<.008，以回答研究問 題一，考驗研究假設 1-1 至 1-3。
貳、Pearson 積差相關差異考驗
以 Pearson 積差相關差異考驗大學生知覺父母期望、生涯自我效能與 職業選擇之間的關係，顯著水準定為.05，回答研究問題二，並考驗研究 假設 2-1 至 2-3。
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參、結構方程模式
以 LISREL8.72 考驗不同 Holland 類型的大學生知覺父母期望、生涯 自我期望與職業選擇的影響效果，以及知覺父母期望透過生涯自我效能 對職業選擇影響之路徑，統計考驗顯著水準定為.05，以回答研究問題三、
四，考驗研究假設三、四。結構方程模式適配度指標之目的為檢定假設 模式與觀察資料一致性的程度。茲將本研究之模式適配檢定標準說明如 下：
1. 基本適配度考驗
基本適配度度主要在評估理論模式是否有模式建立的問題，Bagoozi 與 Yi (1988)提出基本適配度指標包含以下幾點：基本適配度指標包含以下 幾點：
(1) 估計參數中不能有負的誤差變異數。
(2) 誤差變異必頇達.05之顯著水準。
(3) 因素負荷量最好介於.50至.95之間。
(4) 估計參數的標準誤不能過大。
2. 整體模式適配度考驗
整體適配度是在評鑑理論模式與觀察資料的適配程度。 Hair等人 (2010) 建 議 整 體 模 式 適 配 度 考 驗 應 包 含 絕 對 適 配 度 (absolute fit measures) 、 增 值 適 配 度 (incremental fit measures) 及 精 簡 適 配 度 (parsimonious fitmeasures)三方面的評鑑，茲說明如下：
(1) 絕對適配度
χ2值愈小表示整體模式的因果路徑圖與實際資料愈適配。但χ2值會隨 樣本人數而變動，一旦樣本人數很大，幾乎所有的模型都可能被拒絕（邱 皓政，2008；黃芳銘，2007）。GFI表示被模式解釋的變異數及共變數的 量，數值介於0與1之間，愈接近1代表模式適配度愈佳，通常以GFI大於.90
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為判定標準。SRMR是標準化的觀察資料與假設模式整體的殘差值，數值 介於0至1間，模式契合度可以接受的範圍在.08以下。RMSEA是一種不需 要基準線模式的絕對性指標，RMSEA指數愈小表示模式與觀察資料間的適 配度愈好。若RMSEA介於.08至.10之間模式尚可，具有普通適配，.05至.08 表示模式良好，具有合理適配，如果數值小於.05則表示模式適配度非常良 好 (Browne & Cudeck, 1993)。
(2) 增值適配度
增值適配度是將代檢驗的假設理論模式與基準線模式的適配度相互 比較，以判別模式的契合度。NFI是以獨立模式比較假設模式卡方值差異 的比值，NNFI則是NFI的公式，將自由度影響納入考慮，兩者數值皆介於0 與1之間，愈接近1表示契合度愈佳，CFI性質與NFI類似。NFI、NNFI及CFI 數值皆介於0與1之間，愈接近1表示契合度愈佳，一般判定標準大於.90，
表示適配度佳（邱皓政，2008；黃芳銘，2007）。RFI與IFI指數達.90以上 表示模式適配度佳。
(3) 精簡適配度
精簡適配度主要目的在於更正模式的任何有過度適配的情形（黃芳 銘，2007）。PNFI主要使用在不同自由度模式的比較，其值介於.06至.09 之間，一般以.50為模式通過與否的標準。PGFI是以GFI為基礎進而考量參 數複雜性，用以反應SEM理論模式的簡約程度，其值介於0與1之間，大於.50 為模式具可接受的範圍。AIC是判斷理論模式所要估計的參數數目是否精 簡的指標。理論模式的AIC必頇小於飽和模式AIC（黃芳銘，2007）。
3. 模式內在結構適配度考驗
以個別項目信度 (individual item reliability)進一步評估理論模式的內 在品質，陳正昌、程炳林、陳新豐與劉子鍵（2011）認為其值宜大於.45。
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