資料分析方法

本研究依據其研究目的及架構，選取適當之分析工具，將採用社會科學套裝 軟 體 PASW Statistics18.0 與 結 構 方 程 模 式 軟 體 LISREL (LInear Structural RELationship)8.53 做為資料分析工具，進行描述性統計、項目分析、信效度分析、

結構方程模式等資料的處理。其詳述如下：

一、描述性統計 (Descriptive Analysis)

本研究將利用描述性統計針對風浪板活動參與者基本背景變項及各變項之 平均值(mean)、標準差(standard deviation)、偏態(skewness)、峰度(kutorsis)等統計 量計算出來，以看出各變項的分配狀況。因本研究將採用結構方程模式來進行後 續分析，故遺漏值(missing data)或不完全資料(incomplete data)是量化研究中，最 容易出現且具體干擾分析的一個問題，也是影響結構方程模式估計的敏感因素(邱 皓政，2005)，如果變項分配的態勢絕對值大於 3，就被視為是極端偏態，峰度絕 對值大於10 則被視為有問題，大於 20 則被視為是極端的峰度(Kline, 1998)。本 研究將具有極端的平均數、態勢與峰度之題目刪除，以提供良好題項。因此使用 描述性統計分析來檢測樣本是否有符合常態及遺漏值，以了解此資料是否適合進 行結構方程模式。

二、項目分析 (Item Analysis)

項目分析是測驗發展最為根本的一項工作，其主要目的是在針對預試題目進 行適切性的評估(邱皓政，2002)。首先，遺漏值過多的題項不宜採用。其次，本 研究將具有極端的平均數、態勢與峰度之題目不與採用。第三、項目總分相關 (item-total correlation)要高於 0.3。第四、校正項目總分相關(corrected item-total correlation)要高於 0.5。第五、量表總分取極端的 27%分高低兩組，臨界比(critical ration)亦即高低分組在題項的平均數考驗之 t 值，達顯著且越高越好，臨界比不 顯著不採用。第六、因素負荷量(factor loading)低於 0.4，或在兩因素以上同時大 於0.4 者刪除不採用(Lankford & Howard, 1994；邱皓政，2002；吳明隆、涂金堂，

2005)。本研究運用項目分析，針對各構念量表進行項目評估之工作，以瞭解各題

三、信度分析 (Reliability)

使用信度分析，主要為在問卷施測完畢後，針對問卷內容所採用 Cronbach’s α係數來檢測該量表內容是否有達一致性，因此本研究將採用 Cronbach’sα係數 來檢驗刺激尋求、知覺風險、知覺勝任與持續涉入四部份量表，若係數越高，則 是代表問卷內容趨於一致。

四、結構方程模式 (Structural Equation Modeling, SEM)

本研究將以結構方程模式來建構並驗證「風浪板活動參與者刺激尋求、知覺 風險、知覺勝任與持續涉入模式」，並對模式中各組變項間之關係進行修正與分 析，以瞭解模式與實際資料之適配情形，研究中主要以 LISREL8.53 作為執行結 構方程模式之統計軟體。該模式可藉由整體模式適配度與內在結構適配度來評 鑑，模式評鑑指標需符合判斷值，才能被接受(邱皓政，2005)，以下將針對本研 究如何使用結構方程模式來驗證四者間關係做一闡述：

(一)結構方程模式簡介

結構方程模式是一種統計的方法學，用以處理複雜的多變量研究數據(Byrne, 1994; 引自邱皓政，2005)，一個典型的 SEM 模型包括了測量模式與結構模式的 部份，前者是指實際觀察值與其背後的潛在特質的相互關係，後者則是探討因素 與因素間的關係(Benlter, 1992; 引自邱皓政，2005)。

本研究之測量模式主要是在檢測刺激尋求、知覺風險、知覺勝任與持續涉入 四個潛在變項各自在觀察變項中所反映之情形；結構模式則是測量刺激尋求、知 覺風險、知覺勝任與持續涉入四者間相互影響的關係，詳見如圖4 之本研究理論 初始模式圖。

(二)理論模式檢定

模式適配度評鑑的目的，是要由各方面來評鑑理論模式是否能解釋實際觀察 所得資料，若是配度越佳，表示模式之可用性越高，所估計之參數也越具有意義 (潘淑蘭，2006)。在進行適配度之前，第一個步驟先檢查是否有違犯估計(offending estimates)的情形。違犯估計是指無論在測量模式或結構模式中估計的數值超過可 接受之範圍，造成不適當的解，當有這樣的情形發生時，無論獲得的適配度有多

接著通過違犯估計的檢測後，進行整體模式適配度的評鑑，評鑑的指標可分 為三種類型：絕對適配指標(absolute fit measures)、相對適配指標(relative fit measures)、簡效適配指標(parsimonious fit measures)，各指標若符合判斷值，才可 以被接受(如表 19)。

表19 整體模式適配度評鑑指標

評鑑指標類型 判斷值

絕對適配指標

卡方考驗值(χ²) p≧0.05

Goodness of Fit Index (GFI) ≧0.90 Adjusted Goodness of Fit Index (AGFI) ≧0.90 Standardized Root Mean Square Residual (SRMR) ≦0.05

Root Mean Square Error of Approximation (RMSEA) ≦0.05 良好的適配

0.05~0.08 不錯的適配

0.08~0.10 中度的適配

＞0.10 不良的適配 相對適配指標

Non-Normed Fit Index (NNFI) ≧0.90 Comparative Fit Index (CFI) ≧0.90 簡效適配指標

Parsimonious Normed Fit Index (PNFI) ≧0.50 Parsimonious Goodness-of-Fit Index (PGFI) ≧0.50

Normed chi-square (χ²/df) 1~5

Hoelter’s Critical N (CN) ≧200

資料來源：黃芳銘(2007)

最後則是進行內在結構適配度的檢定，分為兩個部份：一為測量模式的評 鑑；二為結構模式的評鑑。吳明隆(2006)表示測量模式的評鑑主要是關注於測量 變項是否足夠來反映其相對應之潛在變項。項目的因素負荷量必須達到顯著水 準，且其標準化參數至少須達到 0.45(黃芳銘，2004)；而結構模式的評鑑主要為 建構階段所界定的因果關係是否成立，結構係數是否有達顯著水準，方向性須正 確。

爰此，本研究之理論模式(如圖 4)則是測量刺激尋求、知覺風險、知覺勝任 與持續涉入四者間相互影響的關係，其意義與符號之圖示如下表 20、21。

刺激

表20 結構方程模式之符號與意義

符號 名稱 定義

ζ Zeta 干擾(潛在誤差)

β beta 內因潛在變項間的係數矩陣

γ Gamma 外因潛在變項間的係數矩陣

δ Delta 外因觀察變項的測量誤差

ε Epsilon 內因觀察變項的測量誤差

λ Lambda 連結潛在變項與觀察變項間的係數

資料來源：黃芳銘(2007)

表21 徑路圖符號意義表

符號 名稱 意義

潛在變項 一個無法觀察的或是假設的構念，通常又可稱為因素 觀察變項 被研究者測量的變項，又可稱為顯在變項或指標 直接效果 單一方向的路徑

干擾 內因潛在變項中無法被模式中有影響變項所能解釋的變異 測量誤差 觀察變項中無法被其所反映的潛在變項所能解釋的變異

資料來源：黃芳銘(2007)

第四章 結果與討論

本章節針對問卷調查所獲得的資料進行分析，首先描述樣本屬性，接著以描 述性統計分析受訪者刺激尋求、知覺風險、知覺勝任與持續涉入之現況。此外，

透過結構方程模式來探究四變項間之關係，陸續呈現資料的檢視、驗證性因素分 析、模式整體適配度的評鑑及研究假設的檢定，以瞭解參與風浪板活動受訪者在 本研究所建立模式之情形並加以討論。

第一節 樣本描述

一、抽樣結果

本節主要以描述性統計來呈現風浪板活動參與者之基本背景資料，其分析的 項目包括社經背景及參與活動特性。本研究採用實地問卷調查的方式，施測時間 為2012 年 7 月 6 日至 2012 年 9 月 23 日，施測對象則為參與風浪板活動之民眾，

共發出400 份問卷，回收 355 份，扣除填答不完全者、未看題目就作答及填答統 一等無效問卷共31 份後，總共有效問卷為 324 份，有效問卷率為 81%。

二、受訪者基本背景與參與特性描述

依據回收之有效問卷，以描述性統計分析受訪者之社經背景，包含性別、年 齡、婚姻狀況、教育程度、居住地、個人平均月收入、職業類別等七項社經背景 類別，再加上參與者的活動特性，包含從事風浪板活動的經驗，總計共八項；其 詳述各基本變項之統計結果如表22 所示。

本研究受訪者的男女比例以男性 60.8%為多數，顯示參與風浪板活動受訪者 以男性為主，與林濰榕、李明儒(2011)針對風浪板運動參與者所做的研究大致相 符，皆以男性參與者為居多。

年齡部份以21~25 歲之受訪者為多數，佔了 33.3%，顯示主要參與風浪板活 動的受訪者年齡主要分布於21 ~25 歲之間，此結果亦與林濰榕、李明儒(2011)針 對風浪板運動參與者所做的研究大致相符，皆以21 ~25 歲參與者為居多。風浪板 活動是一種亟需耗費體力、耐力與技術的海域活動，此研究結果亦顯示出參與風

的受訪者未婚，此結果亦與張淑青(2008)針對風浪板運動參與者所做的研究大致 相符，皆以未婚參與者為居多。

受訪者的教育程度以大學佔多數(48.8%)。顯示主要參與風浪板活動的受訪者 為大學教育程度，此結果亦與張淑青(2008)針對風浪板運動參與者所做的研究大 致相符，皆以大學教育程度參與者為居多。

本研究將居住地分為北部地區(基隆、新北、臺北、桃園、新竹縣市)、中部 地區(苗栗、臺中、南投、彰化、雲林)、南部地區(嘉義縣市、臺南、高雄、屏東)、

東部地區(宜蘭、花蓮、台東)與離島地區。而本次調查的受訪者統計過後以離島 地區(澎湖)佔多數(35.5%)，顯示離島地區(澎湖)從事風浪運動的參與者佔多數，

此一結果呼應張鳯儀、高紹源(2008)的論點，澎湖具有參與風浪運動的優越地理 條件，適合從事及發展風浪運動，因此有較多的參與者。

個人平均月收入的部份，本研究主要以無 收入的受訪者所佔比例偏高 (27.8%)，其次為 10,001 元~20,000 元的受訪者佔 17.3%；顯示主要參與風浪板活 動的受訪者的個人平均月收入為20,000 元以下，此結果亦與張淑青(2008)針對風 浪板運動參與者所做的研究相似，張淑青(2008)的研究指出風浪板運動參與者的 個人平均月收入主要為30,000 元以下(51.2%)。

職業部份則是以學生佔多數(54.9%)，顯示參與風浪板活動受訪者以學生為 主，此結果亦與林濰榕、李明儒(2011)針對風浪板運動參與者所做的研究大致相 符，皆以學生參與者為居多。

此外，從事風浪板活動的經驗方面，本研究的調查結果是以從事 1 年～3 年 的受訪者佔最多數(26.2%)，其中，從事 1 年以上的受訪者佔 52.2%，此結果亦與 陳律盛、賴有朋(2009) 針對水域運動參與者所做的研究發現相似，皆以從事 1 年 以上的受訪者居多。

表22 受訪者基本背景資料分析