一、信度分析
本研究Cronbach's α 信度與組合信度(Composite Reliability, CR)做為 衡量本研究構面信度的檢測。本研究之每個構面的 Cronbach's α 皆大於 Nunnally(1978)所提出的門檻值（α 值大於 0.7）。每個構面組合信度(CR) 介於 0.889 到 1 之間，皆大於 Fornell 與 Larcker(1982)建議的 0.8 以上。
因此本研究問卷具備一定程度的信度水準（表 4-3）。
表 4-3：本研究構面之信度分析表(N=147)（養寵物之樣本）
構面名稱 Cronbach's α CR
橫幅廣告 0.862 0.934
關鍵字廣告 1.000 1.000
社群網路廣告 0.860 0.934
48
消費者對網路廣告之主觀規範 0.819 0.889
消費者對網路廣告之態度 0.927 0.938
消費者對網路廣告之行為控制認知 0.887 0.922
消費者之主觀規範 0.782 0.893
消費者之態度 0.906 0.929
消費者之行為控制認知 0.890 0.924
網路廣告搜尋技能 0.920 0.944
使用寵物網站意圖 0.878 0.925
實際使用寵物網站 0.887 0.929
寵物網站之使用價值 0.925 0.944
消費者滿意度 0.889 0.931
注：由於關鍵字廣告只有一提問項，故無法計算Cronbach's α、CR。
二、效度分析
問卷能否衡量出變數性值的程度。首先，本研究使用 SPSS 之探索性 因素分析(Exploratory Factor Analysis, EFA) 確認所收集的資料是否能準 確的衡量潛在變數，並將無法順利分類的題項予以刪除，刪除後題項詳 如表 4-4。其中刪除的題項包括，養寵物之樣本模式一（網路廣告）、模 式二（使用）：(1)網路廣告：第 INT_AD1、INT_AD3、INT_AD5、INT_AD8 題；(2)使用寵物網站意圖：TPB_IUU4、TPB_IUU5、TPB_IUU6、TPB_IUU7、
TPB_IUU8。
其次，本研究進一步透過 Smart PLS 2.0 M3 的 PLS Algorithm 產生標 準化項目負荷量，將小於 Fornell 與 Larcker(1981)建議的 0.5 以下的題項 刪除。結果如表 4-4 所示，本研究資料之標準化項目負荷量，數值介於 0.708 到 1 之間皆大於 Fornell 與 Larcker(1981)建議的 0.5 以上。平均變異
49
萃取量(AVE)介於 0.603 到 1 之間，皆大於 Fornell 與 Larcker(1951)建議的 0.5 以上。根據以上數值可知：構面的各問項都可以顯著被因素解釋，且
具備良好的區別效度。(2)Fornall 與 Lacker(1981)表示良好的區別效度是 構面本身的 AVE 之平方根的值大於和其它構面間的相關係數。由於本研 究之構面的相關係數均大於構面本身的 AVE 平方根值（表 4-5；表 4-6），
所以各構面之間具有良好的區別效度。
表 4-4：構面內負荷量、Cronbach's α、CR、AVE（養寵物之樣本）
構面名稱 項目 標準化項
TPB_SNAD1 0.896
0.819 0.889 0.729 TPB_SNAD2 0.860
TPB_SNAD3 0.805
50 消費者對網
路廣告之態 度
TPB_AAD1 0.749
0.927 0.938 0.603 TPB_AAD2 0.763
TPB_AAD3 0.799 TPB_AAD4 0.708 TPB_AAD5 0.781 TPB_AAD6 0.775 TPB_AAD7 0.778 TPB_AAD8 0.811 TPB_AAD9 0.834 TPB_AAD10 0.766
消費者對網 路廣告之行 為控制認知
TPB_SEAD1 0.856
0.887 0.922 0.748 TPB_SEAD2 0.906
TPB_CAD1 0.862 TPB_CAD2 0.836
消費者之態
TPB_SNU1 0.839
0.782 0.893 0.808 TPB_SNU2 0.956
消費者之行 為控制認知
TPB_SEU1 0.851
0.890 0.924 0.753 TPB_SEU2 0.906
TPB_CU1 0.865
TPB_IUU1 0.932
0.878 0.925 0.805 TPB_IUU2 0.898
TPB_IUU3 0.861
實際使用寵
AU1 0.872
0.887 0.929 0.815 AU2 0.927
51
注：由於關鍵字廣告只有一提問項，故無法計算Cronbach's α、CR、AVE。
AVE(Average Variance Extracted): Li2/(Li2+Var(Ei)) CR(Composite Reliability): (ΣLi)2/(ΣLi)2+ΣVar(Ei)) Li:觀察問項對該潛在變項的因素負荷量
Var(Ei):觀察問項的誤差變異(Error Variance)
表 4-5：各構面間的相關係數與 AVE 的分析結果（養寵物之樣本模式一：
2. 態度(Att)、實際行為(Beh)、使用意圖(Int)、行為控制認知(Pbc)、主觀規範(Sn)、橫幅廣告(Ba)、
關鍵字廣告(Ka)、網路廣告搜尋技能(Sk)、社群網路廣告(Son)、使用價值(Va)、消費者滿意度(Sat)。
3. 由於關鍵字廣告只有一提問項，故無法計算 AVE。
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表 4-6：各構面間的相關係數與 AVE 的分析結果（養寵物之樣本模式二：
使用）
Beh Att Sk Pbc Sn Va Ba Int Ka Sat Son Beh 0.90 Att 0.54 0.82 Sk 0.52 0.66 0.89 Pbc 0.47 0.56 0.63 0.86 Sn 0.33 0.49 0.33 0.34 0.89 Va 0.61 0.66 0.69 0.54 0.42 0.88 Ba 0.43 0.38 0.38 0.22 0.13 0.40 0.77 Int 0.56 0.63 0.59 0.47 0.31 0.64 0.36 089 Ka 0.37 0.26 0.10 0.07 0.13 0.20 0.58 0.22 1.00 Sat 0.58 0.66 0.66 0.57 0.37 0.82 0.38 0.62 0.23 0.93 Son 0.49 0.34 0.41 0.28 0.12 0.41 0.68 0.38 0.60 0.34 0.93 說明：
1. 對角線數值代表各構面 AVE 的平方根。
2. 態度(Att)、實際行為(Beh)、使用意圖(Int)、行為控制認知(Pbc)、主觀規範(Sn)、橫幅廣告(Ba)、
關鍵字廣告(Ka)、網路廣告搜尋技能(Sk)、社群網路廣告(Son)、使用價值(Va) 、消費者滿意度 (Sat)。
3. 由於關鍵字廣告只有一提問項，故無法計算 AVE。