驗證性因素分析

藉由上述可以發現新生態典範量表(NEP)雖然被廣泛利用，量表整體的信度 與效度已經過許多研究驗證，但是該量表組成的構念卻沒有共同的結論，過去的 研 究 通 常 針 對 各 自 的 研 究 對 象 ， 在 驗 證 量 表 時 ， 皆 採 用 探 索 性 因 素 分 析 (Exploratory Factor Analysis, EFA)，如果是使用堅強理論所建立的測量模式，則應 採用驗證性因素分析(Confirmatory Factor Analysis, CFA)，即能對理論做適切的驗 證，否則則是落入理論探索情境，其次為了證明量表穩定性，可以適用於其他的 獨立樣本。所以對此量表進行驗證性因素分析，驗證此量表所需具備的信度、聚 合效度及區別效度，最後採用另一組獨立樣本對量表進行複合效化檢定，確保量 表的穩定性(黃芳銘，2004a)。

而結構方程模式(Structural Equation Modeling, SEM)分析最重要的一個特 性，是它必須建立在一定的理論基礎之上，也就是說，SEM 是一個用以檢證某 一先期提出的理論模型(priori theoretical model)的適切性的一種統計技術。這也 是 SEM 被視為是一種驗證性(confirmatory)而非探索性(exploratory)統計方法的 主要原因(邱皓政，2003)。

因此本研究嘗試利用驗證性因素分析，以競爭模式(Alternative Models, AM) 策略，根據文獻界定數個競爭模式，使用新生態典範量表進行施測以收集數據資 料，並檢定哪一個理論模式與數據資料最適配。

ㄧ、驗證性因素分析

驗證性因素分析(Confirmatory Factor Analysis, CFA)是相對於探索性因素分 析的一種因素分析方法，通常適用於研究進入較成熟階段，主要詳述一個或多個 假設模式的因素架構，每一個潛在變項為所屬的觀察變項的共變數，驗證因素分 析各參數的性質或因素個數(林清山，1988)，而且必須有特定的理論觀點或是概 念架構作為基礎，藉由數學程序來確認該理論觀點所導出的計量模型是否確實、

適當。CFA 是屬於結構方程模式(SEM)的一種次模式(submodel)，是用以評鑑測 量模式的一種 SEM 統計方法，是處理潛在構念的一種統計方法。SEM 能夠處理

潛在變項的估計與分析，如果研究者對於潛在變項的內容及性質，在測量前非常 (factor structure)。(2)評鑑因素的階層關係(hierarchical relationship)。(3)評鑑量表 的信度與效度。並針對此三點說明如下：

項。兩個以上的測量模式可稱為高階(high rank)CFA 模式。

(三)信效度評鑑

效度(Validity)的意思是真實性，指的是構念或研究者在概念定義中將想法 概念化的方式契合量數的程度，即「效度」係數越高，表示越能測量到想要量 測的特質。

CFA 可以計算出個別變項的標準化負荷量可以獲得因素的信度，此種信度 指標主要是評鑑一組潛在建構指標(latent construct indicators)之ㄧ致性程度。此 信度指標屬於內部一致性指標，信度高，表示指標間互為相關(intercorrelated) 存在。

現有的統計工具如因素分析(factor analysis)與多重特質多重方法矩陣 (multitrait-multimethod matrix; MTMM matrix)可用以評估構念效度。邱皓政 (2002)也提到過去數十年來，最重要且至今仍廣為使用的是以 Campbell and Fiske (1959)提出的多重特質多重方法矩陣來測量量表的聚斂效度與區辨效 度，學者們批評MTMM 設計僅使用一系列的相關係數來判讀測量的效度，根 本沒有直接觸及潛在構念的檢驗，卻用以說明測驗具有潛在特質的測量能力。

而經過多年發展，邱皓政(2004)認為解決 MTMM 設計諸項問題的最有效的方 法即為SEM 的應用。