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適配度指標與解釋力

在文檔中 中 華 大 學 (頁 76-80)

第五章 資訊人員生涯離職模型

第四節 適配度指標與解釋力

二、整體模式適合標準

模式適合度檢定的目的,主要是判斷研究者所建構的理論模式是否能夠對實 際觀測所得的資料予以合理的解釋。以下就六個配適度指標作一說明:

(1)調整後適合度指數(Adjusted goodness-of-fit Index;AGFI)

AGFI 指數是表示由理論模式所能解釋實際觀測資料的變異數與共變異的 量,因此 AGFI 越接近 1 表示此模式的解釋能力越高,配適度越佳;其可對不 同自由度的模式進行比較,一般而言AGFI 的值至少應大於 0.9,此模式的配適 度才可被接受。

(2)平均方根殘值(Root Mean Square Residual;RMR)

RMR 是配適殘差變異-共變數的平均值的平方根,反映的是觀測資料的變異 -共變異與推估的變異-共變異的殘差大小,故 RMR 越小,表示理論模式與觀測 資料的配適情形越佳。RMR 其值須小於 0.05。

(3)增益性適合度指標(NFI、NNFI、CFI)

增益性適合度指標是結構方程式中模式配適度指標的一大類,包括有:

NFI、NNFI、CFI 等,其計算時須採用其他模式作為參照點,以評估相較於參照 模式,研究者所提出的假設模式對資料-模式符合度的增進程度。一般以虛無模 式作為常用的參照模式,虛無模式是假設變數間並無相關的模式,故其參數僅包 括各變項間的變異數。一般而言增益性適合度指標大於0.9,表示模式配適度可 接受。

(4)近似誤差均方根(RMSEA)

計算觀察與估算間之差異,RMSEA 其值須小於 0.05,方表示模式配適度情 形可以接受。

表5.4.2:模式適合度檢定標準表

評鑑項目 理想評鑑結果 資訊人員生涯離職模式

X2 / df 比值小於3 1.27

P-VALUE 大於0.1 0.27

NNFI 大於0.9 0.98

AGFI 值 大於0.9 0.90

CFI 值 大於0.9 0.99

RMR 值 小於0.05 0.04

RMSEA 小於0.05 0.03

模式外在品質

Q-plot 斜率大於45°,且趨近直線 是

各測量指標的信度 在0.5 以上 是

標準化殘差值 絕對值小於2.58 是

模式內在品質

平均抽取變異量

(AVE) 在0.5 以上 是

調整後的模式整體配適度指標如下表4.4.3所示。模式中的各項配適度 指標全部皆達到可接受水準以上,AGFI = 0.90,CFI = 0.99,RMSEA = 0.003,表示模式的整體配適度佳。因此本研究所建構的『資訊人員生涯離 職模式』能在資訊人員離職行為能給予不錯的解釋,使我們能夠有效的預 測並解釋。

三、模式內在結構適配度

內在結構適配度包含個別項目的信度、潛在變項的組成信度、潛在變數的平 均變異抽取量、估計參數的顯著水準、標準化殘差。其中組成信度相當於潛在變 數所屬的 Cronbach’α係數,這五個項目皆屬於評估信度、效度的指標已在第三 節詳述。

四、結構模式修正

結構模式修正是用來偵測和修正模式誤差。所謂的模式誤差係指研究結構模 式與母體模式之間的誤差。修正模式過程的目標是希望模式配合資料與所有的參 數有顯著實質的意義。修正模式的過程需用三種指數:t 值、卡方值、修正指標。

1. t 值

如同迴歸係數的檢定一般,LISREL 對於模式中估計的參數提供t值,其定 義為參數估計值除以標準差(跟迴歸係數一樣)。不顯著的t 值(通常介於-1.96 與1.96 之間)代表參數與零並無顯著差異,如果參數無實質上的意義,則刪除 之。但是如果理論上意味著參數有實質的意義,即使t值不顯著,則仍應當保留 之。

2. 卡方值:

卡方檢定是比較樣本共變異矩陣(S)和模式共變異矩陣(Σ)。虛無假設:

S 與Σ是一致的。如果卡方值大於臨界值X(0.1),則拒絕虛無假設。卡方值越 小代表模式共變異矩陣與樣本共變異矩陣越接近。

3. 修正指標:

LISREL提供的修正指標(modification indicators)是觀察模式配適度的另一 個方法,主要在探測若將限制參數與固定參數改成自由參數予以估計,模式的配 適度變化情形,修正指標的值表示對於每一個限制參數或固定參數,若將之改成 自由參數予以估計,則模式的卡方值將減少的量,因此修正指標能夠估計所有在 假設模式中所未界定的路徑,修正指標越大表示,若將該參數設定為自由參數,

則模式的配適度會越佳。當固定參數的修正指標大於臨界值時,表示我們應該加 入參數,且修正指標等於參數加入後降低的卡方值,此過程於實務上有很好的運 用,但是當我們考慮加入參數時,此參數需具有實質上的意義與合理的解釋。

本研究離職模型符合此三種修正指標,在 T 值僅生涯滿意度和離職傾向部 分未達顯著,但此為重要理論具有實質意義故不予修正;在驗證模式和資料間方 面,卡方檢定測驗統計量P-Value 為 0.27,大於 0.05 有良好的適配度;在修正指

標方面,LISREL 並未提供任何建議。

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