第四章 研究結果
第二節 驗證性因素分析
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第二節 驗證性因素分析
藉由樣本 A 之探索性因素分析結果得知，關於知識創新學習環境的構面，
可分為三大面向進行探討。由於，過去大部分學者在進行量表發展時，大多使用 模式發展策略進行量表編製（Jöreskog, 1993）；但隨著驗證性因素分析的統計技 術進步，此方法在量表發展上已逐漸扮演相當重要的角色。因為，透過驗證性因 素分析可以對理論做進一步的檢定（邱皓政，2011；黃芳銘，2007）。本研究即 透過樣本 B（相關係數矩陣如附錄六所示），以一系列競爭模式作為模式驗證之 依據，包含包括虛無模式、單因素模式、一階多因素直交模式、一階多因素斜交 模式及二階單因素模式。本節首先檢視估計方法之選擇，接續透過競爭模式選取 最適配之量表模式。
一、估計方法之選擇
由於 LISREL 軟體進行結構方程式模式估計時，係以最大概似法（maximum likelihood）作為預設估計；然而，最大概似估計方法受變項分配性質影響很大，
因此須進行樣本資料之分配狀態分析。Kline（2010）認為若變項分配之偏態係 數絕對值小於 3，而峰度係數絕對值小於 10，即符合常態分配假定；因此，若偏 態與峰度出現極端值問題，則必須考慮改變不受變項分配的估計方法，而不以最 大概似法進行估計。
從表 4-7 中，可以看出偏態係數介於- .79 到.003 之間，峰度值則是介於-.01 到 1.51 之間。分析結果顯示觀察變項在偏態與峰度的值並不大，符合偏態係數 絕對值小於 3，而峰度係數絕對值小於 10 標準，顯示資料未脫離常態分配。因 此，本研究採取最大概似法作為進行結構方程式模式估計的方法。
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各個適配度指標，除 PNFI 值為 .72 符合接受值標準外，其餘適配度指標皆不適 配，故裁定此模式出局。虛無模式整體模式適配度指標呈現於表 4-8（語法如附 錄八所示）。
（二）單因素模式
此模式假設知識創新學習環境的 24 個觀察變項，只有一個共同的因素可測 量；換句話說，只有一個共同因素影響這 24 個觀察變項，研究者將此共同因素 命名為「知識創新學習環境」。藉由 LISREL 執行統計分析結果，所獲得之標準 化參數估計値如圖 4-1 所示，而整體模式適配度指標呈現於表 4-8（語法如附錄 九所示）。
從表中得知，在「絕對適配指標」部分，χ²值= 1713.36，df = 252，p＜.00，
顯示χ²值達顯著水準，但 Jöreskog 及 Sörbom（1989）、余民寧（2006）與邱皓政
（2011）皆認為卡方值容易因樣本數太大或變項違背常態的假定而顯著，故應以 其他的指標來做綜合判斷。其他的絕對適配指標顯示，GFI＝.79 及 AGFI =.79，
未大於 .90，表示適合度不佳，模式不被接受；而 SRMR＝.06，大於接受值.05，
顯示適合度不佳；RMSEA = .10，大於接受值 .08，表示不良適配。前述絕對適 配度指標表示模式不被接受。另外，在「相對適配度指標」部分，NNFI 及 CFI 值 皆大於接受值.90，顯示模式可以接受。
最後，在「簡效適配度指標」部分，PNFI 及 PGFI 值皆大於接受值.50，顯 示模式可以接受。而 NC 值=5.40，大於接受值 3；CN 值＝121.85，未大於 200，
顯示模式不可以被接受。是以，綜合上述三類型指標結果，有多個別指標拒絕單 因素模式，所以此模式並不被接受。易言之，對知識創新學習環境而言，只使用 單一潛在因素來代表此概念並不適當。
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圖 4-1 單因素模式之標準化參數估計圖
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（三）一階多因素直交模式
一階多因素直交模式假設知識創新學習環境，包含「想法」、「自主學習者」， 以及「社群」三個構面，而且三個因素之間是彼此獨立的，意即使用任何一個構 面對知識創新學習環境進行施測，並不會影響到其他構面的評鑑。本模式之標準 化參數估計値如圖 4-2 所示，整體適配度指標呈現於表 4-8（語法如附錄十所示）。
從表中得知，在「絕對適配指標」部分，χ²值= 1422.00，df = 252，p＜ .00，
顯示χ²值達顯著水準，表示模式不被接受。其他的絕對適配指標顯示，GFI＝.82
及 AGFI = .78，未大於 .90，表示適合度不佳，模式不被接受；而 SRMR＝.28，
大於接受值.05，顯示適合度不佳；RMSEA = .09，大於接受值 .08，表示不良適 配。前述絕對適配度指標表示模式不被接受。另外，在「相對適配度指標」部分，
NNFI 及 CFI 值分別為.94 及.95，皆大於接受值.90，顯示模式可以接受。
最後，在「簡效適配度指標」部分，PNFI 及 PGFI 值分別為.85 及.69，兩者 皆大於接受值.50，顯示模式可以接受。而 NC 值=5.64，大於接受值 3；CN 值＝
114.74，未大於 200，顯示模式不可以被接受。是以，綜合上述三類型指標結果，
仍有多個別指標拒絕一階多因素直交模式，所以此模式不被接受。換句話說，假 設知識創新學習環境三個構面間沒有任何關連並不恰當。
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圖 4-2 一階多因素直交模式之標準化參數估計圖
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（四）一階多因素斜交模式
相較於一階多因素直交模式，一階多因素斜交模式將三個構面視為相關，即 表示知識創新學習環境在評鑑時，其中某一因素與其他兩個因素有相互關連的現 象產生。本模式之標準化參數估計値如圖 4-3 所示，整體適配度指標呈現於表 4-8
（語法如附錄十一所示）。
從表中得知，在「絕對適配指標」部分，χ²值= 777.85，df = 249，p＜ .00，
顯示χ²值達顯著水準，表示模式不被接受。其他的絕對適配指標顯示，GFI＝.89
及 AGFI = 0 .87，未大於 .90，表示適合度不佳，模式不被接受；而 SRMR＝.04，
符合接受值小於 0.05，顯示適合度良好；RMSEA = .06，符合在接受值.05 至.08 間之合理適配，表示模式良好。此外，在「相對適配度指標」部分，NNFI 及 CFI 值分別為.97 及.98，皆大於接受值.90，顯示模式可以接受。
最後，在「簡效適配度指標」部分，PNFI 及 PGFI 分別為.87 及.74，兩者皆 大於接受值.50，顯示模式可以接受；CN 值＝218.59，符合接受值大於 200 之限 制，顯示模式可以被接受。而 NC 值=3.12，大於接受值 3，顯示模式不可以被接 受。是以，綜合上述三類型指標結果，顯示模式可以接受。換句話說，知識創新 學習環境三個構面間彼此存在某種關連性。
由前述整體適配度指標評鑑，雖然接受一階多因素直交模式，仍需進一步檢 視是否有違犯估計（offending estimates）情形發生，故研究者進一步透過是否有 負的誤差變異數存在、標準化係數超過或太接近 1（≧0.95），以及是否有太大的 標準誤三個方向進行檢定（余民寧，2006；黃芳銘，2007）。從參數估計分析結 果得知，該模式並無任何參數產生違犯估計現象，顯示此一模式的整體模式適配 度的訊息是正確的。因此，以想法、自主學習者及社群三個構面彼此相關之假設 模式，是評量知識創新學習環境的一種有效模式。
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圖 4-3 一階多因素斜交模式之標準化參數估計圖
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（五）二階單因素模式
二階單因素模式假設知識創新學習環境由想法、自主學習者及社群三構面所 組成，並且可以用一個二階之因素來解釋。本模式之標準化參數估計値如圖 4-4 所示，整體適配度指標呈現於表 4-8（語法如附錄十二所示）。
藉由統計分析結果得知，一階多因素斜交模式與二階單因素模式兩者，在絕 對適配度指標、相對適配度指標與簡效適配度指標三部分，兩者數值估計階相同，
差別在於二階單因素模式可藉由此三個構面的分數加總，而視為一個單一因素的 分數，並且此分數是具有意義及可解釋性的。因此，二階單因素模式驗證結果顯 示該模式可以被接受。
是以，一階多因素斜交模式及二階單因素模式，兩者皆可以做為建構知識創 新學習環境量表之最佳模式。而黃芳銘（2007）指出相較於一階多因素斜交模式，
二階單因素模式更具有簡效性。本研究根據理論架構，採用「二階單因素模式」
做為進一步驗證之模式。
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圖 4-4 二階單因素模式之標準化參數估計圖