運用結構方程模式檢驗研究架構

結構方程模式（Structural Equation Modeling, SEM）主要目的在於考 驗潛在變項（latent variables）與外顯變項（manifest variable）之關係，

通常用來檢定一群建構間關係的理論正確性，所以SEM被稱為是一種理 論模式檢定（theory-testing）的統計方法（陳順宇，2007；黃芳銘，2003）。

結構方程模式所處理的是整體模型的比較，其所參考的指標不是以單一 參數為主要考量，而是整合性的係數（榮泰生，2007），因此，在理論 模式建立之後，用以決定理論預測模式與所蒐集資料間合適程度的適配 度分析（goodness of fit）就顯得十分重要。

配合研究目的並整合相關文獻後，本研究提出如圖4-1之理論模式架

壹、模式適配度分析

在適配度評估方面，若模式適配度愈高，則代表模式的可用性愈高，

參與的估計愈具有其涵意（榮泰生，2007）。Amos是以卡方統計量（χ²） 來進行檢定，但卡方統計量容易受樣本大小影響，故實際使用上，還需 同時參考其他適配度指標。Hair等人（1998）將整體適配度評鑑指標分 為三類：絕對適配量測（absolute fit measures）、增值適配量測（incremental fit measures）及簡效適配量測（parsimonious fit measures），並建議若同 時將此三類指標納入考量，模式的可接受性會有比較理想的結果。

本研究之卡方檢定值為χ² ( 51, N=1065)=791.730，p<0.001，可見本 研究受樣本數影響，而產生較大的卡方值。在適配度分析指標方面，本 研究參考榮泰生（2007）及黃芳銘（2003）所提出之評鑑準則進行評估：

一、「絕對適配量測」之評鑑指標

（一）適配度指標（goodness of fit index，GFI）：愈接近1表示模式 適配度愈佳，通常採GFI大於.9。

（二）漸進誤差均方根（root mean square error of approximation，

RMSEA）：愈接近0表示模式適配度愈佳，其指標值小於或等 於.05表示適配良好；.05至.08視為不錯的適配；.08至1.0之間 可視為中度適配；大於1.0以上代表不良適配。

（三）調整後適配度指標（adjusted goodness of fit index，AGFI）：

愈接近1表示模式適配度愈佳，通常採AGFI 大於.9。

二、「增值適配量測」之評鑑指標

（一）規範適配指標（normed fit index，NFI）：愈接近1表示模式適

（二）比較適配指標（comparative fit index，CFI）：愈接近1表示模 式適配度愈佳。

（三）增值適配指標（incremental fit index，IFI）：愈接近1表示模 式適配度愈佳。

三、「簡效適配量測」之評鑑指標

（一）簡效規範適配指標（parsimonious normed fit index，PNFI）：

通常採PNFI大於.5為可接受標準。

（二）簡效良性適配指標（parsimonious goodness-of-fit index，

PGFI）：通常採PGFI大於.5為可接受標準。

本研究各項模式契合指標如下：「絕對適配量測」GFI為.887、RMSEA 為.117、AGFI為.827，此三項指標雖接近前述之評鑑標準，但仍未盡理 想，尚有修正空間。「增值適配量測」NFI為.898、CFI為.903、IFI為.904，

皆屬可接受範圍。「簡效適配量測」PNFI為.694、PGFI為.580，皆符合 評斷標準。本研究模式之適配度分析摘要表如表4-32所示：

表4-32 原始模式之適配度分析摘要表

χ² df p GFI RMSEA AGFI NFI CFI IFI PNFI PGFI 791.730 51 .000 .887 .117 .827 .898 .903 .904 .694 .580 貳、模式修正

由表4-32適配度分析摘要表可發現，本研究模型在增值適配度分析 指標方面處於可接受標準的邊緣，顯示模型有進一步修正的空間，故依 據統計分析結果所建議之修正指標，進行模式修正，以提高模型對於觀 察資料的解釋力。

因此，以原始模式為模型一，依據建議修正指標，首先增加「人道 關懷」與「志願服務傾向」測量變項的誤差共變參數（e4Ùe13）形成模 型二，由表4-33可知，「絕對適配量測」GFI提高至.917、AGFI提高至.871、

RMSEA為.103，AGFI及RMSEA仍未盡理想。「增值適配量測」NFI 為.921、CFI為.927、IFI為.927，皆屬理想範圍。「簡效適配量測」PNFI 為.698、PGFI為.588，皆符合評斷標準。

接著加入「社會」與「志願服務傾向」測量變項的誤差共變參數

（e7Ùe13），形成模型三。由表4-33可知，「絕對適配量測」GFI提高 至.923，RMSEA為.099，但AGFI為.878，仍未盡理想。「增值適配量測」

NFI為.928、CFI為.934、IFI為.934，皆符合理想範圍之標準。「簡效適配 量測」PNFI為.689、PGFI為.580，皆符合評斷標準。

再進一步加入「人道關懷」與「社會」測量變項的誤差共變參數

（e4Ùe7），形成模型四。由表4-33可知，「絕對適配量測」GFI提高至.936，

RMSEA為.088，但AGFI為.896，接近理想範圍。「增值適配量測」NFI 為.943、CFI為.949、IFI為.949，皆符合理想範圍之標準。「簡效適配量 測」PNFI為.686、PGFI為.576，皆符合評斷標準。

最後，加入「勇氣」與「熱情」測量變項的誤差共變參數（e2Ùe3），

形成模型五。由表4-33可知，「絕對適配量測」GFI提高至.941，AGFI 提高至.903，RMSEA為.084，皆符合理想範圍。「增值適配量測」NFI 為.948、CFI為.954、IFI為.954，皆符合理想範圍之標準。「簡效適配量 測」PNFI為.675、PGFI為.567，皆符合評斷標準。修正至此，適配度分 析指標數據顯示關係模型之整體模式是可接受的，顯示本模型具有建構 效度。

表4-33 修正模式之適配度分析摘要表

參、綜合分析

本研究依據理論文獻，並配合量表設計，以瞭解高中學生在認知—

情意交織特質、正向支持環境及志願服務傾向之表現及預測情形，嘗試 透過SEM進行理論架構之驗證，過程發現，經修正後整體模式適配度佳。

由圖4-2可知，在認知—情意交織特質方面，樂觀的標準化迴歸係數 為.70，勇氣的標準化迴歸係數為.67，熱情的標準化迴歸係數為.59，人 道關懷的標準化迴歸係數為.57，身心活力的標準化迴歸係數為.82，未來 遠景的標準化迴歸係數為.77。在正向支持環境方面，社會的標準化迴歸 係數為.71，學校/教師的標準化迴歸係數為.78，家庭的標準化迴歸係數 為.70，同儕的標準化迴歸係數為.80。認知—情意交織特質與正向支持環 境的關聯為.53，認知—情意交織特質與志願服務傾向的關聯為.29，正向 支持環境與志願服務傾向的關聯為.41，相較起來，正向支持環境對於志 願服務傾向之關聯較認知—情意交織特質為高。