第四章 資料分析與討論
第三節 路徑分析與驗證假說
一、測量模式檢定分析
本研究採用研究方法為最小偏方平方(Partial least squares,PLS)之電腦軟體 SmartPLS 2.0 M3 檢測研究架構當中路徑的顯著程度。本研究對於「臺東縣都蘭地區遊 客之旅遊動機、目的地意象、旅遊體驗與行為意圖之影響關係」進行問卷回收情形與 分析結果,本研究問卷共發出 216 份,剔除未填答、漏答等情形之廢卷外,收回之有 效問卷共 210 份,回收率達 97%。本研究針對回收的有效問卷進行測量工具性質、研
行為意圖之構面/衡量問項 平均數 標準差
1.我會推薦親友到都蘭地區旅遊
4.43 0.62 2.我會想要再到都蘭旅遊
4.46 0.62 3.即使到都蘭地區的交通不太方便我仍願意到都蘭旅遊
4.21 0.71 4.若到都蘭地區的費用再高一些我依然會到這裡旅遊
3.64 0.92
4.19 0.80
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究假設與概念模式的檢定。測量模型檢定包含內部一致性、收斂效度與區別效度的檢 驗,構念的內部一致性是評估變數的組合信度(CR)來進行考驗(Fornell and Larcker, 1981)。Nunnally (1978)指出,測量變項達到內部一致性,CR 值應在 0.7 以上。收斂 效度為多重變項所測量皆為同一構念的相符程度,依據 Fornell 與 Larcker (1981)建議,
收斂效度可採用最小偏平方法(PLS)之驗證性因素分析作為依據,其中個別構念之 CR 值應大於 0.70,而平均變異萃取量(average variance extracted; AVE)應大於 0.5,
才達到可接受之收斂效度。當個別變項對於它們所測量的構面之因素負荷量夠高時
(>0.707),同樣也可達成收斂效度之要求(Straub et al., 2004)。本研究測量性質檢定 的統計分析結果,依各子構面分述於下表,表示內部一致性與收斂效度之檢定結果。
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而為能更嚴謹驗證本研究架構所建立之主要研究變項的整體構念效度,本研究亦針對 測量工具在相關構念的區別效度進行考驗。構念區別效度之檢驗,主要在檢定測量之 潛在變項(latent variable)對於不同的構念之間的鑑別程度。每個變項與測量同一個 構念的其他變項之相關程度,應該要高於與測量不同構念變項的相關係數。為了通過 區別效度的檢驗,個別構念抽取之平均變異萃取量(AVE)的平方根,應該大於該構 念與模型中其他構念的共變關係(Chin, 1998)。表 27 為各構面之間的相關係數矩陣,
對角線所列之值即該構念的 AVE 平方根。由表可知,任兩個構念之間的相關係數皆 小於該構念之測量變項的 AVE 平方根。顯示出測量模型中各構念的變項確實彼此相 異,本研究使問卷具有足夠的區別效度。
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主構面 一階因素 1 推力 2 拉力 3 景觀 4 文化 5 氣氛 6 活動 7 感官 8 情感 9 思考 10 行動 11 關聯 12 行為
旅遊動機
1 推力 0.76
2 拉力 0.43 0.79
目的地 意象
3 景觀 0.12 0.29 0.77
4 文化 0.14 0.51 0.51 0.78
5 氣氛 0.21 0.48 0.38 0.66 0.81
6 活動 0.21 0.42 0.41 0.62 0.69 0.81
旅遊體驗
7 感官 0.19 0.41 0.47 0.69 0.64 0.55 0.78
8 情感 0.22 0.39 0.42 0.53 0.57 0.53 0.67 0.81
9 思考 0.20 0.50 0.43 0.59 0.57 0.49 0.62 0.76 0.79
10 行動 0.25 0.44 0.51 0.59 0.56 0.51 0.66 0.75 0.74 0.76
11 關聯 0.30 0.52 0.45 0.67 0.60 0.58 0.66 0.70 0.69 0.70 0.82
行為意圖 12 行為 0.09 0.38 0.48 0.54 0.54 0.47 0.60 0.63 0.62 0.69 0.66 0.84
※對角線數值為潛在構面的平均變異萃取量(AVE)平方根。
表 28 構面之相關係數與鑑別效度
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二、驗證假說
本研究路徑係數分析採用 SmartPLS 2.0 M3 版本,如前所述,本研究分別對個別 的問項、構面之信度與效度進行分析,分析後所得之數據中,可確認各個構面具有一 定程度的信、效度。因此進一步對各個構面、變數間進行實質關係的檢測。由於 SmartPLS 2.0 M3 版本身不提供顯著性之考證,故採用拔靴法(BootStrapping)用以分 析路徑係數(Bollen and Stine,1992),經由樣本重新取樣的程序進行顯著性檢驗,當 t 值大於 1.96 時,則 p 值小於 0.05,表示已達顯著標準(以*表示);當 t 值大於 2.58 時,則 p 值小於 0.01,表示為非常顯著(以**表示)。
在假說檢定方面,本研究所提出的六項假設皆獲得支持,圖 7 為本研究結構模式 路徑分析之結果。由其檢定結果分析,我們得到以下結論:
(一)都蘭地區遊客之旅遊動機對目的地意象有正向顯著影響。由最小平方法 SmartPLS 2.0 M3 之統計分析結果可知,旅遊動機與目的地意象的路徑係數為 0.55,t 值為 8.83>2.58,達到 p<0.01 之顯著水準,故假說 H1 成立。
(二)都蘭地區遊客之旅遊動機對旅遊體驗有正向顯著影響。由最小平方法 SmartPLS 2.0 M3 之統計分析結果可知,旅遊動機與旅遊體驗的路徑係數為 0.21,t 值為 4.39>2.58,達到 p<0.01 之顯著水準,故假說 H2 成立。
(三)都蘭地區遊客之目的地意象對旅遊體驗有正向顯著影響。由最小平方法
SmartPLS 2.0 M3 之統計分析結果,目的地意象與旅遊體驗的路徑係數為 0.67,
t 值為 16.82>2.58,達到 p<0.01 之顯著水準,故假說 H3 成立。
(四)都蘭地區遊客之目的地意象對行為意圖有正向顯著影響。由最小平方法 SmartPLS 2.0 M3 之統計分析結果可知,目的地意象與行為意圖的路徑係數為 0.16,t 值為 2.13>1.96,達到 p<0.05 之顯著水準,故假說 H4 成立。
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(五)都蘭地區遊客之旅遊體驗對行為意圖有正向顯著影響。由最小平方法 SmartPLS 2.0 M3 之統計分析結果可知,旅遊體驗與行為意圖的路徑係數為 0.70,t 值為 8.32>2.58,達到 p<0.01 之顯著水準,故假說 H5 成立。
表 29 本研究假說檢定之整理表
假說 假說內容 路徑係數 t 值 是否成立
H1 都蘭地區遊客之旅遊動機對目的地意象 有正向顯著影響。
0.55 8.83** 是
H2 都蘭地區遊客之旅遊動機對旅遊體驗有 正向顯著影響。
0.21 4.39** 是
H3 都蘭地區遊客之目的地意象對旅遊體驗 有正向顯著影響。
0.67 16.82** 是
H4 都蘭地區遊客之目的地意象對行為意圖 有正向顯著影響。
0.16 2.13* 是
H5 都蘭地區遊客之旅遊體驗對行為意圖有 正向顯著影響。
0.61 8.32** 是
註:*p<0.05;**p<0.01
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三、旅遊動機、目的地意象、旅遊體驗對行為意圖的可解釋變異量分析
關於旅遊動機、目的地意象、旅遊體驗及行為意圖彼此間的正向影響關係,已於 前面「驗證假說」的段落中獲得證明,而本段落乃針對旅遊動機、目的地意象、旅遊 體驗對行為意圖之可解釋變異量進行探討。為此,本研究採用決定係數(coefficeint of determination,或稱 R2、R square)進行分析,決定係數乃表示 Y 的變異數可由此模 式解釋的程度(黃芳銘,2004),結果如下:
(一)旅遊動機對於目的地意象可解釋變異量為 29%,所以旅遊動機做為自變項,對 於目的地意象,有一定程度預測力。
(二)旅遊動機、目的地意象對於旅遊體驗的合併可解釋變異量達 64.5%,所以旅遊 動機、目的地意象兩個變項能有效預旅遊體驗。
(三)目的地意象、旅遊體驗對於行為意圖的合併可解釋變異量達 54.9%,所以目的 地意象、旅遊體驗兩個變項能有效預測行為意圖。
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