違犯估計之檢查

在 評 鑑 模 式 配 適 度 之 前 ， 必 須 先 檢 查 違 犯 估 計(offending estimates)以檢驗模式之估計係數是否超出可接受的範圍。而在進 行違犯估計之前，先檢視各觀察變項之間的相關情形，以確認不 會有多元共線性的問題。由表4-16 之相關係數一覽表，各觀察變 項間的相關係數介於0.008 至 0.737 之間，皆達統計上之顯著水準 (p<0.01)。整體而言，大部分相關係數介於 0.101 至 0.381 之間，

屬於低度相關，因此排除多元共線性的問題。

接著，為確認模式估計的正確性，有關違犯估計的項目包括(吳 明隆，2007)：

(1) 出現負的誤差變異數；

(2) 共變項間標準化估計值的相關係數大於 1；

93

(3) 標準化係數超過或非常接近 1 (通常可接受的最高門檻值為 0.95)。

由表4- 14 顯示，本研究之理論模式的完全標準化估計值皆小 於0.95，符合基本配適水準。

94

表4-16 理論模式之相關係數一覽表

註：*p<0.05, **p<0.01, ***p<0.001

X1_1 X1_2 X1_3 X1_4 X1_5 X2_1 X2_2 X2_3 X3_1 X3_2 X3_3 X3_4 X3_5 X3_6 Y1 Y2

X1_1 1.000

X_{1_2} 0.586 1.000

X_{1_3} 0.503 0.737 1.000

X1_4 0.503 0.530 0.640 1.000

X1_5 0.512 0.459 0.529 0.654 1.000

X_{2_1} 0.225*** 0.253*** 0.209*** 0.181*** 0.215*** 1.000 X2_2 0.163*** 0.277*** 0.206*** 0.247*** 0.220*** 0.722 1.000 X2_3 0.165*** 0.245*** 0.209*** 0.308*** 0.270*** 0.369 0.517 1.000 X3_1 0.217*** 0.181*** 0.172*** 0.154*** 0.147*** 0.074*** 0.051*** 0.133*** 1.000 X_{3_2} 0.133*** 0.147*** 0.108*** 0.071*** 0.077*** 0.067*** 0.132*** 0.067*** 0.517 1.000 X3_3 0.008*** 0.040*** 0.067*** 0.066*** 0.071*** 0.059*** 0.022*** 0.115*** 0.495 0.477 1.000 X3_4 0.117*** 0.152*** 0.153*** 0.200*** 0.167*** 0.264*** 0.190*** 0.282*** 0.415 0.369 0.539 1.000

X_{3_5} 0.012*** 0.154*** 0.105*** 0.025*** 0.132*** 0.259*** 0.211*** 0.188*** 0.214 0.231 0.240 0.353 1.000

X3_6 0.101*** 0.153*** 0.212*** 0.207*** 0.216*** 0.251*** 0.129*** 0325*** 0.368 0.341 0.454 0.648 0.381 1.000

Y1 0.261 0.306 0.283 0.344 0.323 0.289 0.259 0.231 0.141* 0.134* 0.105* 0.165 0.361* 0.243 1.000

Y2 0.308 0.341 0.335 0.363 0.367 0.168 0.189 0.245 0.210* 0.119* 0.055* 0.058 0.235* 0.241 0.713 1.000

95

表 4-17 理論模式潛在變項對觀察變項的參數估計

觀察變項 估計值 標準誤 t 值 完全標準化估計值 X1_1 0.919 0.105 8.719*** 0.674 X1_2 0.855 0.074 11.572*** 0.669 X_{1_3} 1.000 --- --- 0.738 X_{1_4} 1.109 0.112 9.916*** 0.774 X_{1_5} 1.025 0.118 8.660*** 0.735 X_{2_1} 1.036 0.551 1.881 0.621 X_{2_2} 1.111 0.510 2.180* 0.616 X_{2_3} 1.000 --- --- 0.594

X_{3_1} 0.755 0.104 7.247*** 0.546 X_{3_2} 0.605 0.093 6.476*** 0.477

X3_3 0.989 0.153 6.450*** 0.686 X3_4 1.191 0.144 8.285*** 0.841

X3_5 0.579 0.113 5.138*** 0.401 X3_6 1.000 --- --- 0.735

Y1 1.000 --- --- 0.441 Y2 0.971 0.121 8.048*** 0.445

(二) 理論模式之整體模式配適度評估

整體模式配適度(overall model fit)主要是在評量整體模式與觀 察資料的配適程度。本研究採卡方值(χ²)、GFI 值(Goodness of Fit

96

Index)、RMR 值(Root Mean Square Residual)、RMSEA 值(Root Mean Square Error of Approximation)、AGFI 值(Adjusted Goodness of Fit Index)、NFI 值(Normed Fit Index)、RFI 值(Relative Fit Index)、IFI 值(Incremental Fit Index)、TLI 值(Tucker-Lewis Index)、CFI 值 (Comparative Fit Index)、PNFI 值(Parsimony Normed Fit Index)、

PCFI 值 (Parsimony-adjusted Comparative Fit Index) 、 PGFI 值 (Parsimony Goodness of Fit Index)進行整體模式之配適度檢驗。

針對理論模式的分析，χ²值為 243.094 (p=0.000)，其自由度為 90，達統計上之顯著水準，顯示本研究之樣本資料與所建立之假 設模式之共變異數矩陣吻合；亦即本研究架構與樣本之間完全配 適。然而，樣本數的多寡容易影響 χ² 值的結果，故 Marsh and Hocevar (1985)指出，卡方值與自由度之比例，可作為整體適合度 之指標，亦即為 χ²值比率(χ²/d.f.)，其值若介於 2 與 5 之間，即為 理想之模式配適值，本研究實證之結果為2.701，此一結果亦即顯 示理論模式整體之適合度良好。

RMR 值代表觀察變異量矩陣與資料數矩陣間之差異平方之平 均值(葉美玲，1999)，其值介於 0 與 1 之間，若其值小於 0.05 時，

表示模式之適合度佳，而其值若越接近0，則表示模式之適合度越 佳(Jaccard & Wan, 1996; Kelloway, 1998)，本研究驗證之結果為 0.227，顯示理論模式之適度未達臨界標準。RMSEA 之值係基於 殘差之分析，其值越小表示越佳之適合度，若其值小於 0.08 表示 良好，而理論模式驗證之結果為0.084，顯示理論模式之適合度僅 趨近可接受之範圍。

GFI 及 AGFI 之值係介於 0 與 1 之間，若其值越接近於 1 時，

亦即表示模式之適合度越佳，一般而言，其值若大於 0.90，亦即 表示模式具有相當良好之適合度(Jaccard & Wan, 1996; Kelloway,

97

1998)，本研究驗證之結果分別為 0.891 與 0.835，此一結果顯示模 式適合度良好。

此外，NFI 之值係介於 0 與 1 之間，若其值越接近於 1 時，亦 表示模式之適合度越佳，一般而言，其值若大於 0.90，表示模式 具有相當良好的適合度(Kelloway, 1998)，本研究驗證之結果為 0.862，表示理論模式之適合度良好。

CFI 值、IFI 值與 RFI 值等三項指標之值，皆介於 0 與 1 之間，

若其值越接近於 1 時，則表示模式之適合度越佳，一般而言，其 值若大於 0.90，表示模式具有頗佳的適合度(Kelloway, 1998)，本 研究驗證之結果分別為 0.907、0.908、0.816，顯示理論模式之適 合度為佳。

總結上述多項指標之實證結果，大部分指標都符合評鑑標準，

顯示出本研究之整體模式配適符合相關之標準，亦即整體模式之 適合度趨近良好，尚可接受。

(三) 理論模式各變項間的影響效果分析

如圖 4-3，在各變項間的影響效果分析，計劃行為模組中之行 為態度對於行為意圖皆具有顯著的影響效果，主觀規範、知覺行 為控制則不具顯著的影響效果。其假說驗證之結果，請參見表 4-18。

98

圖4-3 理論模式之驗證結果

99

表 4-18 理論模式之理論結構模式路徑係數與假說驗證

關係路徑 估計值 t 值 假設檢定

行為態度 ---> 行為意圖 0.554 5.348*** H1-1 成立 主觀規範 ---> 行為意圖 0.338 1.914 H1-2 不成立 知覺行為控制 ---> 行為意圖 0.086 1.011 H1-3 不成立

二、 修正模式

本研究在理論模式之模型驗證之後，繼之以生活型態對遊客進 行區隔，探討不同生活型態遊客之行為模式的差異，形成修正模 式。包括集群一『高度重視家庭型』與集群二『中度生活規律型』兩 個集群之行為模式，分別命名為「修正模式 I」與「修正模式 II」。

在此檢視此兩個行為模式之各種契合度指標與變項間的關係，並分 析理論模式與修正模式之差異，以及兩個修正模式之差異。

(一) 修正模式 I 之模式配適度分析

針對修正模式I 之行為模式，本研究仍先進行基本模式之配適 度分析，包括觀察變項之檢查與違犯估計之檢查。有關修正模式I 觀察變項之檢查，根據表4-19 觀察變項之偏態與峰度分配，所有 觀察變項的偏態係數值介於-0.884 至-0.091 之間，峰度係數值介 於-0.728 至 0.626 之間，顯示觀察變項之偏態與峰度的數值並不 大，符合常態分配的要求。

100

表4-19 修正模式 I 觀察變項之偏態與峰度分配

觀察變項 偏態 峰度

X1_1 -0.622 0.278

X1_2 -0.341 -0.095

X_{1_3} -0.091 -0.728

X_{1_4} -0.431 -0.185

X_{1_5} -0.680 0.421

X_{2_1} -0.549 0.626

X_{2_2} -0.320 0.016 X_{2_3} -0.559 0.560

X_{3_1} -0.585 0.072

X_{3_2} -0.396 0.176

X3_3 -0.830 0.066

X3_4 -0.620 -0.197 X3_5 -0.884 0.268 X3_6 -0.788 -0.107

Y1 -0.616 0.133

Y2 -0.602 0.416

在進行違犯估計之前，亦檢視各觀察變項之間的相關情形，以 確認不會有多元共線性的問題。由表 4-20 修正模式 I 之相關係數 矩陣，各觀察變項間的相關係數介於-0.018 至 0.768 之間，皆達統

101

計上之顯著水準 (p<0.01)。整體而言，大部分相關係數介於 0.110 至0.379 之間，屬於低度相關，因此排除多元共線性的問題。

102

表4-20 修正模式 I 相關係數一覽表

註：*p<0.05, **p<0.01, ***p<0.001

X1_1 X1_2 X1_3 X1_4 X1_5 X2_1 X2_2 X2_3 X3_1 X3_2 X3_3 X3_4 X3_5 X3_6 Y1 Y2

X1_1 1.000

X1_2 0.589 1.000

X1_3 0.501 0.768 1.000

X1_4 0.473 0.527 0.577 1.000

X1_5 0.490 0.459 0.492 0.644 1.000 X2_1 0.185*** 0.255*** 0.186*** 0.163*** 0.194*** 1.000 X2_2 0.074*** 0.281*** 0.183*** 0.197*** 0.183*** 0.724 1..000 X2_3 0.118*** 0.322*** 0.188*** 0.350*** 0.273*** 0.313 0.465 1.000 X3_1 0.248*** 0.180*** 0.159*** 0.115*** 0.110*** 0.037*** -0.018*** 0.095*** 1.000 X3_2 0.122*** 0.120*** 0.068*** -0.022*** 0.015*** 0.122*** 0.155*** 0.017*** 0.457 1.000 X3_3 0.002*** -0.016*** 0.018*** 0.032*** 0.016*** 0.099*** -0.009*** 0.043*** 0.513 0.422 1.000

X3_4 0.121*** 0.144*** 0.111*** 0.199*** 0.144*** 0.274*** 0.164*** 0.267*** 0.376 0.299 0.525 1.000

X3_5 -0.013*** 0.210*** 0.132*** -0.001*** 0.153*** 0.355*** 0.263*** 0.195*** 0.107 0.133 0.193 0.340 1.000

X3_6 0.113*** 0.164*** 0.179*** 0.242*** 0.240*** 0.234*** 0.078*** 0.296*** 0.338 0.235 0.453 0.644 0.302 1.000

Y1 0.293 0.435 0.379 0.388 0.323 0.333 0.290 0.232 0.025* 0.037* 0.022 0.123 0.334* 0.203* 1.000

Y2 0.363 0.448 0.401 0.370 0.364 0.147 0.167 0.261 0.158* 0.033* -0.001 -0.008 0.198* 0.191* 0.714 1.000

103

繼之，為確認模式估計的正確性，本研究之修正模式I 的完全 標準化估計值皆小於0.95，符合基本配適水準(請參見表 4-21)。

表4-21 修正模式 I 潛在變項對觀察變項的參數估計

參數 估計值 標準誤 t 值 完全標準化估計值 X_{1_1} 0.940 0.146 6.417*** 0.678 X_{1_2} 0.899 0.095 9.457*** 0.739 X1_3 1.000 --- --- 0.747 X1_4 0.982 0.140 7.000*** 0.713 X_{1_5} 0.938 0.151 6.205*** 0.666 X_{2_1} 1.175 0.742 1.583 0.603 X_{2_2} 1.157 0.654 1.769 0.557

X_{2_3} 1.000 --- --- 0.514

X_{3_1} 0.826 0.155 5.325*** 0.493 X3_2 0.529 0.139 3.794*** 0.354 X3_3 1.275 0.296 4.313*** 0.789 X_{3_4} 1.460 0.300 4.869*** 0.918 X_{3_5} 0.419 0.162 2.581** 0.252

X_{3_6} 1.000 --- --- 0.658

Y₁ 1.000 --- --- 0.965 Y₂ 0.994 0.150 6.617*** 0.549

(二) 修正模式 II 之模式配適度分析

針對修正模式II 之行為模式，本研究仍先進行基本模式之配適 度分析，包括觀察變項之檢查與違犯估計之檢查。有關修正模式 II 觀察變項之檢查，根據表 4-22 觀察變項之偏態與峰度分配，所

104

有觀察變項的偏態係數值介於-0.471 至 0.755 之間，峰度係數值介 於-0.597 至 1.447 之間，顯示觀察變項之偏態與峰度的數值並不 大，符合常態分配的要求。

表 4-22 修正模式 II 觀察變項之偏態與峰度分配

觀察變項 偏態 峰度

X_{1_1} -0.103 -0.289

X_{1_2} 0.090 -0.312

X_{1_3} -0.196 -0.058

X_{1_4} -0.007 -0.007

X_{1_5} 0.093 -0.597

X_{2_1} -0.395 1.447

X2_2 -0.001 0.816 X2_3 0.122 0.682

X3_1 0.400 -0.276

X3_2 0.278 0.353

X3_3 -0.471 0.360

X3_4 0.074 -0.004 X3_5 -0.303 0.188 X3_6 0.357 -0.337

Y1 -0.008 0.038

Y2 0.755 0.249

105

在進行違犯估計之前，亦檢視各觀察變項之間的相關情形，以 確認不會有多元共線性的問題。由表4-23 修正模式 II 之相關係數 矩陣，各觀察變項間的相關係數介於-0.085 至 0.709 之間，皆達統 計上之顯著水準 (p<0.01)。整體而言，大部分相關係數介於 0.103 至0.390 之間，屬於低度相關，因此排除多元共線性的問題。

106

表4-23 修正模式 II 相關係數一覽表

註：*p<0.05, **p<0.01, ***p<0.001

X1_1 X1_2 X1_3 X1_4 X1_5 X2_1 X2_2 X2_3 X3_1 X3_2 X3_3 X3_4 X3_5 X3_6 Y1 Y2

X1_1 1.000

X1_2 0.575 1.000

X1_3 0.497 0.683 1.000

X1_4 0.549 0.520 0.734 1.000 X1_5 0.545 0.449 0.587 0.666 1.000 X2_1 0.287*** 0.224*** 0.231*** 0.194*** 0.236*** 1.000 X2_2 0.319*** 0.245*** 0.227*** 0.316*** 0.273*** 0.709 1.000 X2_3 0.222*** 0.063*** 0.209*** 0.207*** 0.234*** 0.456 0.601 1.000 X3_1 0.135*** 0.165*** 0.182*** 0.217*** 0.212*** 0.138*** 0.182*** 0.185*** 1.000 X3_2 0.132*** 0.166*** 0.160*** 0.212*** 0.178*** -0.085*** 0.056*** 0.118*** 0.646 1.000 X3_3 -0.036*** 0.057*** 0.097*** 0.075*** 0.125*** -0.083*** 0.015*** 0.149*** 0.454 0.559 1.000 X3_4 0.059*** 0.099*** 0.176*** 0.163*** 0.170*** 0.196*** 0.185*** 0.217*** 0.486 0.470 0.498 1.000

X3_5 0.019*** 0.015*** 0.015*** 0.031*** 0.061*** 0.022*** 0.067*** 0.099*** 0.422 0.390 0.250 0.308 1.000

X3_6 0.009*** 0.046*** 0.217*** 0.101*** 0.127*** 0.224*** 0.150*** 0.268*** 0.425 0.515 0.354 0.583 0.454 1.000

Y1 0.168 0.055 0.079 0.249 0.301 0.163 0.159 0.160 0.364 0.286 0.168* 0.152 0.365 0.214 1.000

Y2 0.165 0.116 0.178 0.335 0.354 0.177 0.202 0.149 0.313 0.273 0.085* 0.103 0.264 0.258 0.695 1.000

107

繼之，為確認模式估計的正確性，本研究之修正模式II 的完全 標準化估計值皆小於0.95，符合基本配適水準(請參見表 4-24)。

表4-24 修正模式 II 潛在變項對觀察變項的參數估計

參數 估計值 標準誤 t 值 完全標準化估計值 X_{1_1} 0.838 0.151 5.540*** 0.616 X_{1_2} 0.781 0.117 6.691*** 0.558 X1_3 1.000 --- --- 0.747 X1_4 1.421 0.234 6.085*** 0.904 X_{1_5} 1.218 0.233 5.219*** 0.862 X_{2_1} 2.449 6.824 0.359 1.061 X_{2_2} 2.018 5.018 0.402 0.785

X_{2_3} 1.000 --- --- 0.430

X_{3_1} 0.871 0.182 4.778*** 0.661 X3_2 0.879 0.170 5.182*** 0.688 X3_3 0.766 0.201 3.819*** 0.503 X_{3_4} 1.056 0.174 6.062*** 0.722 X_{3_5} 0.904 0.175 5.172*** 0.608 X_{3_6} 1.000 --- --- 0.748

Y₁ 1.000 --- --- 0.392 Y₂ 0.954 0.181 5.258*** 0.420

(三) 修正模式之整體模式配適度評估

有關修正模式I 、II 配適度的評估，亦採用卡方值 (χ²)、GFI 值(Goodness of Fit Index)、RMR 值(Root Mean Square Residual)、

RMSEA 值(Root Mean Square Error of Approximation)、AGFI 值 (Adjusted Goodness of Fit Index)、NFI 值(Normed Fit Index)、RFI

108

值(Relative Fit Index) 、 IFI 值 (Incremental Fit Index)、 TLI 值 (Tucker-Lewis Index)、CFI 值(Comparative Fit Index)、PNFI 值 (Parsimony Normed Fit Index) 、 PCFI 值 (Parsimony-adjusted Comparative Fit Index)、PGFI 值(Parsimony Goodness of Fit Index) 進行整體模式之配適度檢驗。在此，以表列方式進行理論模式與 修正模式 I、II 之比較(請參見表 4-25)；由於進行模式間之比較，

故加入AIC 值、CAIC 值等模式間比較用時之指標數值。

表4-25 理論模式與修正模式配適指標比較

理論模式 修正模式I 修正模式II ^{配適的標準或}_臨界值 χ² 243.094 199.364 122.421 ^愈小愈好 自 由 度

(d.f.) 90 90 90

χ²/ d.f. 2.701 2.215 1.360 < 3 GFI 0.891 0.852 0.876 >0.90 RMR 0.227 0.255 0.164 <0.05 RMSEA 0.084 0.093 0.059 ( 若 <0.05 優

良；<0.08 良好) AGFI 0.835 0.776 0.812 >0.90 以上 NFI 0.862 0.809 0.850 >0.90 以上 RFI 0.816 0.809 0.800 >0.90 以上 IFI 0.908 0.885 0.955 >0.90 以上 TLI(NNFI) 0.876 0.842 0.938 >0.90 以上

(接續)

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(續)表 4-25 理論模式與修正模式配適指標比較

理論模式 修正模式I 修正模式II ^{配適的標準或}_臨界值 CFI 0.907 0.882 0.953 >0.90 以上 PNFI 0.647 0.607 0.637 >0.50 以上 PCFI 0.680 0.661 0.715 >0.50 以上 PGFI 0.590 0.564 0.580 >0.50 以上

AIC 335.094 291.364 214.421

愈 小 表 示 模 式 配 適 度 佳 且 愈 精簡

CAIC 541.964 473.007 381.619

愈 小 表 示 模 式 配 適 度 佳 且 愈 精簡

由表4-25 顯示，理論模式之卡方值與自由度比值(χ²/ d.f.)達標 準值，且部分數值亦達配適的標準，如IFI、CFI 、PNFI 、PCFI、

PGFI 等皆超過臨界值。然而，部分數值如 GFI、 AGFI 、NFI、

RFI 、NNFI 等僅趨近於臨界值而未能達配適之標準；且 RMR、

RMSEA 之數值亦未能達臨界值。故理論模式之配適度尚可接受。

繼之，透過修正模式之檢驗，發現修正模式II 的配適度在大部 分數值的表現上，皆較修正模式 I 良好。修正模式 II 的卡方值、

自由度為最低，而卡方值與自由度比值(χ²/ d.f.)為 1.360。在整體模 式配適度上，修正模式 II 雖然在 RMR、GFI、AGFI、NFI、RFI 等數值之表現未達配適標準，但仍趨近於臨界值。顯示修正模式 II 之行為模式是可接受的。另外，在 AIC 、CAIC 之模式間比較 用指標，修正模式 II 之值亦低於理論模式與修正模式 I 之值，意 即其具有較佳之配適度。由此可知，修正模式 II 為一較佳之行為

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模式。表示透過生活型態之區隔，對於計劃行為模組與行為意圖 所形成之行為模式有所影響。

(四) 修正模式各變項間的影響效果分析

修正模式之研究架構，乃是透過生活型態進行樣本分群而形成 之二個集群，集群一『高度重視家庭型』形成修正模式 I。在此修 正於第三章所列之研究假設，將修正模式I 之假設臚列如下：

H2-1：集群一之飲食節慶遊客的行為態度會正向影響行為 意圖。

H2-2：集群一之飲食節慶遊客的主觀規範會正向影響行為 意圖。

H2-3：集群一之飲食節慶遊客的知覺行為控制會正向影響 行為意圖。

而集群二『中度生活規律型』形成修正模式 II，修正模式 II 之假設如下：

H2-4：集群二之飲食節慶遊客的行為態度會正向影響行為 意圖。

H2-5：集群二之飲食節慶遊客的主觀規範會正向影響行為 意圖。

H2-6：集群二之飲食節慶遊客的知覺行為控制會正向影響 行為意圖。

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由圖4-4 與圖 4-5 顯示，修正模式 I 各變項間的影響效果分析，

在計劃行為模組中，僅行為態度對於行為意圖具有顯著的影響效

在計劃行為模組中，僅行為態度對於行為意圖具有顯著的影響效

在文檔中 飲食節慶遊客行為模式建立之研究 (頁 104-127)