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營效能關係結構模式中，整體誤差變項皆為正值，且均達顯著水準，表示未違反模式 基本適配度檢定標準，且估計參數之估計標準誤數值均很小，顯示模型內在適配度的 品質理想。
表 28
各構面間標準化迴歸係數表
項目 標準化迴歸係數
教師組織公民行為 <--- 分布式領導 0.626 學校創新經營效能 <--- 教師組織公民行為 0.294 學校創新經營效能 <--- 分布式領導 0.663
主動助人 <--- 教師組織公民行為 0.857
敬業守法 <--- 教師組織公民行為 0.879
尊重體制 <--- 教師組織公民行為 0.789
自我要求 <--- 教師組織公民行為 0.802
重視學校效益 <--- 教師組織公民行為 0.886
適當的變革時機 <--- 分布式領導 0.874
營造信任的文化 <--- 分布式領導 0.883
領導能量的投入 <--- 分布式領導 0.928
清晰的組織結構和績效責任 <--- 分布式領導 0.867
校長的自信與謙遜 <--- 分布式領導 0.798
行政管理創新效能 <--- 學校創新經營效能 0.841
課程教學創新效能 <--- 學校創新經營效能 0.871
學生活動創新效能 <--- 學校創新經營效能 0.887
資源運用創新效能 <--- 學校創新經營效能 0.901
校園環境創新效能 <--- 學校創新經營效能 0.857
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0.95 以上，表示潛在變項之觀察變項的個別信度佳。綜合上述兩表內容，可顯示本研 究之結構模式並無違犯估計的現象。
二、絕對適配度測量、增值適配度測量與簡約適配度測量
（一）絕對適配度檢定指數 1.卡方值
卡方值(χ2)愈小及p值愈不顯著(p>.05)，表示整體模式的因徑關係與實際數據愈適配，
因此χ2值愈小愈好；然而χ2 對樣本數的大小極為敏感，如果樣本數愈大，則卡方值愈 容易達到顯著，導致理論模式被拒絕的機會也愈大；因此，樣本數在200 份以上，整 體模式是否適配，還須要再參考其他的適配度指標（吳明隆，2013）。
2.配適度指數
適配度指數( gooness of fit index, GFI ) 值表示變異量或共變異量預測模式解釋的 比例，當值愈接近1 時，表示此模式的解釋能力愈高，所能解釋的變異與共變之間的 相對數愈大，模式的適配度愈佳。一般而言，當值大於0.90時，則表示模式的適配度佳，
模式適合度非常好。
3.調整後的配適度指數
調整後適配度指數(adjusted goodness of fit index, AGFI)，相當於複迴歸分析中的調 整後決定係數值，其估計公式中，同時考量到估計的參數數目與觀察變項數，因此AGFI 在測試模式適合度時，不會受單位影響。AGFI 數值介於0至1之間，愈接近1，表示模 式之適配度愈佳，一般而言，AGFI 值若大於.90，則表示模式適配度良好。但也有學
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4.殘差均方和平方根
殘差均方和平方根(root mean square residual, RMR) 從適配殘差的概念而來，RMR 值是一個平均殘差的共變數，RMR 值要愈小愈好，愈小的RMR值表是模式適配度愈佳，
一般而言，其值在0.5 以下是可接受的適配模式。
5.漸進殘差均方和平方根
漸進殘差均差方和平方根(root mean square error of approximation, RMSEA)，
RMSEA 值通常被視為最重要的適配指標訊息。一般而言，當RMSEA 的數值高過0.10 以上時，則模式的適配度較差；數值介於0.08至0.10之間，則是模式尚可；數值在0.05 至 0.08 之間表示模式良好，即有合理之適配；如果值在0.05 以下，則表示模式適配度非 常良好（吳明隆，2013）。
（二）增值適配度檢定指數 1.規準配適度指數
規準適配度指數(normal fit index, NFI) 值是以虛無假設(Null Model) 作為基準所推 導出的指標，主要反應假設模式與觀察變項間是否有任何共變假設的差異程度；NFI 之 值介於0至1之間，愈接近1表示模式愈適切，一般而言，NFI 值若大於0.90，則表示模 式適配度良好。
2.相對適配指數
相對適配指數(relative fit index, RFI) 值是一種比較性適配指標，將待檢驗的假設理 論模式與基準線模式的適配度相互比較，RFI 之值介於0至1之間，愈接近1表示模式愈 適切，一般而言，RFI 值若大於0.90，則表示模式適配度良好。
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增值適配指數(incremental fit index, IFI)值是將待檢驗的假設理論模式與基準線模 式的適配度相互比較，以判別模式的契合度如何（吳明隆，2013）。IFI之值介於0至1 之間，愈接近1表示模式愈適切，一般而言，IFI 值若大於0.90，則表示模式適配度良好。
4.非規準配適度指數
非規準配適度指數(non-normed fit index, NNFI)值是一種相對性指標值，反應了假設 模式與一個觀察變項間沒有任何共變假設的獨立模式的差異程度（吳明隆，2013）。
NNFI之值介於0 至1之間，愈接近1表示模式愈適切，一般而言，NNFI 值若大於0.90，
則表示模式適配度良好。
5.比較配適度指數
比較適配指數(comparative fit index, CFI) 是一種改良式的NFI 指標值。學者Bentler 在1995 年的研究發現，即使在小樣本情況下，CFI 對假設模式契合度仍然十分穩定（吳 明隆，2013）。CFI值可能會大於1或小於0，且CFI愈接近1，表示模式之適配度愈佳，
一般而言，CFI 值若大於0.90，則表示模式適配度良好。
（三）簡約適配度檢定指數 1.卡方值與自由度的比值
當樣本越大，所累積的卡方值也就會越大，大樣本雖然提高了觀察資料的穩定性，
卻也造成卡方值擴大的效果。因此若同時考量到卡方值與自由度的大小，利用卡方值 與其自由度之比值(CMIN/DF) 檢驗來做評估，如此則可克服樣本波動的影響。一般而 言，卡方值與其自由度的比值若小於1時，則表示模式過度的適配，即該模式具有樣本 獨異性；當模式值介於1至3之間，則屬於較適配的狀況，較寬鬆的規定值則是5以下。
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簡約調整後之規準適配指數(parsimony-adjusted NFI, PNFI; parsimony-adjusted CFI, PCFI) 的功能主要使用在不同自由度的模式之比較，其值愈高愈好，一般而言，若PNFI 與PCFI值在0.50 以上，表示模式是可被接受的。
3.臨界樣本數
臨界樣本數(critical N, CN) 是指在統計檢定的基礎上，要得到一個理論模式適配的 程度，所需要的最低樣本的大小值。Hu 與Bentler(1995) 主張模式可以接受範圍的最小 值是CN 值在大於200（轉引自吳明隆，2013）。
參考以上多項結構模式檢驗適配指標，研究者將校長分布式領導、教師組織公民行 為與學校創新經營效能關係之適配度分析數值摘要整理成表29。