第二章 文獻探討
第七節 資料處理與分析
依據本研究之研究目的、研究問題與研究假設，使用統計套裝軟體 SPSS 13.0 版，以及 LISREL 8.51 版，以下進一步說明各項資料分析方法：
壹、描述性統計分析
本研究將以「大學成人學生生涯轉換調查問卷」所得各項資料，進行 平均數與標準差分析。以分別了解其一般現況，進以回答研究問題一。
貳、單因子多變量變異數分析
異情形，以回答研究問題二、三，並考驗研究假設一、二。統計考驗顯著 水準定為.05。若考驗達顯著水準將繼續進行區別分析，以考驗不同背景變 項在不同分量表上的差異情形。
叁、皮爾遜積差相關顯著性考驗
進行皮爾遜積差相關顯著性考驗，以了解大學成人學生分別在人格特 質與因應策略、人格特質與心理資源、心理資源與因應策略之間的關係。
統計考驗顯著水準定為.05。以回答研究問題四，考驗研究假設三。而後，
亦採用多元逐步迴歸以探求預測變項對效標變項之預測力 R 值，與解釋量
R
2的高低。肆、結構方程模式
使用LISREL8.51 版套裝軟體，撰寫 SIMPLIS 語法，進行最大概似法
（maximum likehood estimation, ML）進行參數估計。統計考驗顯著水準定 為.05。進行結構方程模式考驗。
本研究依據文獻探討分析結果，提出理論假設為：大學成人學生心理 資源對於人格特質與因應策略之間具有中介效果。因此將以結構方程模式
（structural equation modeling, SEM）就觀察資料與理論模式間的適配度進 行考驗，檢視實際資料與理論模式間是否適配，據以考驗研究假設三，根 據分析結果以回答研究問題四。
為考驗本研究之理論模式與觀察資料是否適配，所採用的模式適配度 評鑑標準，將分別就模式基本適配度指標、模式整體適配度指標，與模式 內部結構適配度指標等三方面來評鑑，以確認理論模式與觀察資料間的一 致性程度。
一、模式基本適配度考驗
模式基本適配度考驗的指標包括（陳正昌等人，2004）:
（一） 不能有負的誤差變異。
（二） 誤差變異必須達到顯著水準。
（三） 估計參數之間相關的絕對值不能太接近1。
（四） 因素負荷量不能太低或太高，最好介於.50~.95 之間。
（五） 不能有很大的標準誤。
當違反上述 5 項標準時，表示模式可能有敘列誤差、辨認問題或輸 入錯誤。於模式的估計結果符合上述5 項標準後，再進一步檢視模式整體 適配度，以及模式內在結構適配度。
二、模式整體適配度考驗
檢視模式整體適配度考驗結果以檢視所收集而來的實徵資料是否與 理論模式相適配。並可分為：絕對適配度指標、增值適配度指標，與簡約 適配度指標等三項。各項指標的評鑑範圍說明如下（吳明隆、涂金堂，
2006；陳正昌等人，2004）：
（一）絕對適配度指標
1. χ2卡方值：χ2愈小，p >.05，接受虛無假設。表示整體模式之 因果徑路圖與實際資料愈適配。
2. 標準化殘差均方和平方根（standard root mean square residual, SRMR）：可以接受的範圍在.05 以下。
3. 漸 進 殘 差 均 方 和 平 方 根 （ root mean square error of approximation, RMSEA）：RMSEA 的數值高於.10 以上時，
則模式的適配度欠佳；數值在.08~.10 之間則是模式尚可；
在.05~.08 之間則表示模式良好；當數值在.05 以下時，表示 模式適配度非常優良。
4. 適配度指數（goodness-of-fit, GFI）：大於.90，表示理論模式 與實際資料有良好的適配度。
5. 調整後適配度指數（adjusted goodness-of-fit, AGFI）：大 於.90，即表示模式徑路圖與實際資料有良好的適配度。
（二）增值適配度指標
1. 規準適配指數（normed incremental fit index, NFI）：≧.90。
2. 相對適配指數（relative fit index, RFI）：≧.90。
3. 增值適配度指數（incremental fit index, IFI）：≧.90。
4. 非規範適配指數（non-mormed fit index, NNFI）：≧.90。
5. 比較適配指數（comparative fit index, CFI）：≧.90。
（三）簡約適配度指標
1. 簡約調整後之規準適配指數（parsimony-adjusted NFI）：≧.50。
2. 簡約適配度指數（parsimony goodness-of-fit index）：≧.50。
三、模式內在結構適配度考驗
本研究採用的四項判別指標如下：
（一） 個別項目的信度（individual item reliability）：R2值需在0.5 以 上。
（二） 組合信度（composite reliability）：指個別潛在變項為單位，就 觀察資料計算所得之組合信度可達.60 以上。
（三） 潛在變項的平均變異數抽取量（average variance extracted）：
指個別潛在變項為單位，就觀察資料計算所得之組合信度可 達.60 以上。
（四） 所有估計的參數都達到顯著水準。當所有估計的參數都達到 顯著水準，表示模式的內在品質甚佳；反之，則表示模式的 內在品質不理想。