驗證性因素分析

本節利用驗證性因素分析(Confirmatory Factor Analysis, CFA)進行本研究模 式架構的檢驗，包含基本適配度、整體模式適配度及模式內在結構適配度等檢定 方法，以瞭解本研究模型架構間之因果關係及最佳測量模式。

一、 研究模型路徑關係

一個典型的結構方程模式(Structural Equation Modeling, SEM)包含測量模式 與結構模式兩部份，主要探討變數間的線性關係。在 LISREL 路徑圖(Path Diagram) 中測量變項包含潛在變項以圓形框住及觀察變項以方形框住，而觀察變項又可分 為外衍觀察變數以 X 表示及內衍觀察變數以 Y 表示，其中影響外衍觀察變數的 為潛在獨立變項以ξ 表示，影響內衍觀察變數的為潛在相依變項以 η 表示，而外 衍觀察變數之測量誤差以δ 表示，內衍觀察變數之測量誤差以 ε 表示。因果關係 中，潛在獨立變項影響潛在相依變項以γ 表示，潛在相依變項影響潛在相依變項

以β 表示，而每對潛在變項到觀察變項的路徑係數則以 λ 表示，變數間線性系統

方程組的因果關係式即組成路徑圖。表 4-5 將上述之相對應之觀測符號指標加以 彙整及介紹。

表4-5 路徑模型圖之符號彙整

符號 定義 符號 定義

X 外衍觀察變項 Y 內衍觀察變項

ξ 外衍潛在變項 η 內衍潛在變項

δ 外衍觀察變數之測量誤差 ε 內衍觀察變數之測量誤差 γ 外衍潛在變項與內衍潛在變項

間的因果關係 β 內衍潛在變項與內衍潛在變

項間的因果關係

λ^X 觀察指標 X 的因素負荷量 λ^Y 觀察指標 Y 的因素負荷量

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本研究透過結構方程模式繪製潛在變項與觀察變項的整體模型之關係及路 徑圖，研究架構模型中共有七個構面及九個假設，其構面包含四個獨立變數及三 個相依變數，而獨立變數共 15 題衡量問項，相依變數共 11 題衡量變項，如圖 4-1 所示。以路徑圖之方式呈現本研究架構模型，可更清楚描述各變數間之因果 關係。

知覺易用性

ξ 1

X1

X4 X3 X2 λ2^x

λ1^x

λ3^x λ4^x δ1

δ2 δ3 δ4

相容性

ξ 2

X5

X7 X6 λ6^x

λ5^x

λ7^x δ5

δ6 δ7

可詴驗性

ξ 3

X8

X10 X9 λ9^x

λ8^x

λ10^x δ8

δ9 δ10

可觀察性

ξ 4

X12

X14 X13 λ13^x

λ12^x

λ14^x δ12

δ13 δ14

X11 λ11^x δ11

X15 λ15^x δ15

知覺有用性

η 1

Y3

Y5 Y4 λ3^y

λ2^y

λ4^y Y2 λ1^y

Y6 λ6^y

Y1

ε6 ε5 ε4 ε3 ε2 ε1

λ5^y

使用態度

η 2

^λ9y _Y8

λ8^y Y7

ε8 ε7

使用意圖

η 3

Y11 λ14^y λ13^y Y10 λ12^y Y9

ε11 ε10 ε9 γ11

γ12

γ22 γ23

γ24 γ21

β21

β31 β32

圖4-1 本研究模型路徑圖

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二、 衡量模式評鑑

驗證性因素分析解釋其結果，第一步是評估模式的整體適配性，進一步評估 解釋估計的模式參數。本研究根據邱皓政(2003)模式配適度衡量指標，及 Bagozzi and Yi(1988)研究中指出一個完整的評估模式適配度應分三層面作分析，彙整作 為本研究適配度之衡量指標，如表 4-6 所示

表4-6 本研究模式適配度衡量指標

模式衡量要素 衡量標準值

基本適配 標準

因素負荷量(Factor Loading) 頇介於 0.50-0.95 誤差變異(Error Variance)

無負的誤差變 異且達統計上 的顯著水準

整體模式 適配度

χ²值或χ²/df P＞0.05 或＜2 適合度指標(Goodness-of-Index, GFI) ＞0.80 調整後適合度指標(Adjusted Goodness-of-Fit Index, AGFI) ＞0.80 模式之簡約程度(Parsimony Goodness-of-Fit Index, PGFI) ＞0.50 基準適配度指標(Normed Fit Index, NFI) ＞0.90 非基準適配度指標(Non-Normed Fit Index, NNFI) ＞0.90 比較適合度指標(Comparative Fit Index, CFI) ＞0.95

帄均概似帄方誤根係數

(Root Mean Square Error of Approximation, RMSEA) ＜0.05 未標準化假設模型整體殘差

(Root Mean Square Residual, RMR) 越小越好 標準化假設模型整體殘差

(Standardized Root Mean Square Residual, SRMR) ＜0.08 模式內在

結構適 配度

個別信度(Individual Reliability, IR) ＞0.50 組成信度(Composite Reliability, CR) ＞0.60 帄均變異抽取(Average Variance Extracted, AVE) ＞0.50

參值數估計(Parameter Estimates) 達顯著水準 (t-value＞1.96) 資料來源：Bagozzi and Yi(1988)與邱皓政(2003)

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(1) 基本適配指標(Preliminary Fit Criteria)

首先本研究進行基本適配指標，根據表4-7及表4-8顯示，本研究獨立變項與 相依變項之因素負荷量、T值、誤差變異及參數估計值都介於理想值之區間範圍 內，符合衡量標準。因此，本研究適合進行整體模式適配度標準及模式內在結構 適配度檢定。

表4-7 本研究獨立變項之基本適配度檢定

衡量構面 因素負荷量

T值

誤差變異 參數估計T值 衡量標準 題號 0.50-0.95 ＞1.96 無負值 ＞1.96

知覺 易用性

PE8 0.73 10.35 0.46 7.67 PE9 0.73 9.69 0.47 6.62 PE10 0.70 9.85 0.51 7.93 PE11 0.86 12.49 0.26 4.62 相容性

C12 0.79 11.30 0.37 6.27 C13 0.58 7.57 0.66 8.28 C14 0.59 7.75 0.65 8.23 可詴驗性

T15 0.71 8.57 0.49 5.55 T16 0.73 8.73 0.47 5.30 T17 0.55 6.58 0.70 7.65

可觀察性

O18 0.76 10.87 0.42 7.27 O19 0.69 9.51 0.53 7.86 O20 0.69 9.44 0.53 7.89 O21 0.82 12.03 0.33 6.48 O22 0.72 10.08 0.48 7.65

註：PE =知覺易用性、C =相容性、T =可詴驗性、O =可觀察性

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表4-8 本研究相依變項之基本適配度檢定

衡量構面 因素負荷量

T值

誤差變異 參數估計T值 衡量標準 題號 0.50-0.95 ＞1.96 無負值 ＞1.96

知覺 有用性

PU1 0.72 ─ 0.49 8.08 PU2 0.75 9.19 0.43 7.84 PU4 0.70 8.56 0.51 8.15 PU5 0.66 8.01 0.57 8.34 PU6 0.73 8.87 0.47 8.01 PU7 0.81 9.91 0.34 7.26 使用態度 AU25 0.86 14.89 0.26 6.73 AU26 0.89 8.82 0.21 5.96 使用意圖

IU27 0.88 ─ 0.23 5.71 IU28 0.75 10.94 0.43 7.22 IU29 0.85 13.36 0.28 5.92

註：PU =知覺有用性、AU =使用態度、IU =使用意圖

(2) 整體模式適配度標準(Overall Model Fit)

本研究接下來進行整體模式適配度標準之評估，其衡量指標包含卡方檢驗、

適合度指標、替代性指標及殘差分析等指標，以評鑑假設模型與實際觀察資料的 契合情況，評估數據結果如表4-9所示。

 卡方檢定：卡方值用以檢驗理論矩陣與觀察矩陣之適配度，其值愈小愈好。

另外，以卡方自由度比(χ²/df)進行模型適配度比較，其值愈小模型契合度愈 高。據表4-9顯示，本研究卡方值為470.91，自由度為279，而卡方自由度比 為1.69，表示本研究模型具理想的適配度。

 適合度指標：SEM使用不同指標來檢驗模型之適配度，其中修改卡方統計的 某些限制，或以不同的替代性模型作為參照，使模型之適配程度能被真實的 反應出來。以下分別介紹模型適配度指標：

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(a) GFI：適合度指標(Goodness-of-Index, GFI)，類似迴歸分析中的可解釋 變異量，說明假設模型可解釋觀察資料的變異數與共變異數之比例。據 表4-9顯示，本研究適配度標準GFI值為0.82，已達Bagozzi and Yi(1988) 所提出之標準，因此本研究具一定的解釋力。

(b) AGFI：調整後適合度指標(Adjusted Goodness-of-Fit Index, AGFI)，類似迴 歸分析中的調整後可解釋變異量，在計算GFI係數時，將自由度納入考 慮所算出的模型契合度指標。據表4-9顯示，本研究適配度標準AGFI值 為0.77，已很接近Bagozzi and Yi(1988)所提出之標準，因此本研究具一 定的解釋力。

(c) PGFI：模式之簡約程度(Parsimony Goodness-of-Fit Index, PGFI)，其指標 考慮到模型中估計參數的多寡，用來反應SEM假設模型的簡約程度。據 表4-9顯示，本研究適配度標準PGFI值為0.65已達判定標準，因此本研 究模型具簡約性。

(d) NFI：基準適配度指標(Normed Fit Index, NFI)，其指標反應假設模型與 一個觀察變項間無任何共變假設的獨立模型之差異程度。據表4-9顯示，

本研究適配度標準NFI值為0.94已達判定標準，因此本研究模型具理想 範圍的適配度。

(e) NNFI：非基準適配度指標(Non-Normed Fit Index, NNFI)，其指標考量到 自由度的影響，以避免模型受複雜度影響。據表4-9顯示，本研究適配 度標準NNFI值為0.97已達判定標準，因此本研究模型具良好的適配度。

 替代性指標：與模型適配度指標主要不同處，在於替代性指標不是以卡方統 計量的假設考驗進行模型適合度的評估，而是直接估計假設模型與抽樣理論 導出的卡方值之差異程度。以下分別介紹模型替代性指標：

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(a) CFI：比較適合度指標(Comparative Fit Index, CFI)，其指標反應了假設 模型與無任何共變關係的獨立模型差異程度的量數，也考慮到被檢驗模 型與中央卡方分配的離散性。據表4-9顯示，本研究適配度標準CFI值為 0.98已達判定標準，因此本研究模型具理想範圍的適配度。

(b) RMSEA：帄均概似帄方誤根係數(Root Mean Square Error of Approximation, RMSEA)，其指標主要在於比較理論模式與完美適配的飽和模式之差距 程度，其值愈小表是模型適配度佳。據表4-9顯示，本研究適配度標準 RMSEA值為0.065，顯示本研究模型已近似良好的適配度。

 殘差分析指標：SEM分析提供未標準化假設模型整體殘差(Root Mean Square Residual, RMR)與標準化假設模型整體殘差(Standardized Root Mean Square Residual, SRMR)兩種殘差指標，來反應理論假設模型的整體殘差。據表4-9 顯示，本研究適配度標準RMR與SRMR值分別為0.045及0.069，顯示本研究 模型具良好的模型適配度。

表4-9 本研究整體模式適配度標準檢定

指標名稱 判定標準 本研究結果

卡方檢驗 χ²值 P＞0.05 470.91

χ²/df ＜2 1.69 (470.91/279)

適合度 指標

適合度指標(GFI) ＞0.80 0.82 調整後適合度指標(AGFI) ＞0.80 0.77 模式之簡約程度(PGFI) ＞0.50 0.65 基準適配度指標(NFI) ＞0.90 0.94 非基準適配度指標(NNFI) ＞0.90 0.97 替代性

指標

比較適合度指標(CFI) ＞0.95 0.98 帄均概似帄方誤根係數(RMSEA) ＜0.05 0.065 殘差分析 未標準化假設模型整體殘差(RMR) 越小越好 0.045 標準化假設模型整體殘差(SRMR) ＜0.08 0.069

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(3) 模式內在結構適配度(Fit of Internal Structure of Model)

在基本適配指標與整體模式適配度標準評估可行並達標準後，本研究將七個 構面之問項進行模式內在結構適配度之評估，其衡量指標包含個別信度、組成信 度、帄均變異抽取量及區別效度等指標，本研究將評估數據之結果詳細整理如表 4-10所示。

 個別信度(Individual Reliability, IR)：由表4-10可得知本研究之個別信度值大 部分能符合大於0.50之標準，而未達個別信度標準值之問項亦趨近於0.50，

其中少部分個別信度較低之問項，其本身之因素負荷量或T值皆有達到衡量 標準值，因此本研究之問項具有一定信度。

 組成信度(Composite Reliability, CR)：據Bagozzi and Yi(1988)指出潛在變數 之組成信度頇大於0.60以上之衡量標準。由表4-10可得知本研究之組成信度 值皆符合大於0.60之標準，因此本研究構面具良好之組成信度。

 帄均變異抽取量(Average Variance Extracted, AVE)：帄均變異抽取量是計算 潛在構面之之各測量變項對該潛在構面的帄均變異解釋力，其帄均變異抽取 量值愈高潛在構面具愈高之信度與收斂效度。由表4-10可得知本研究之帄均 變異抽取量值大部分能符合大於0.50之標準，其中相容性與可詴驗性兩構面 雖未達帄均變異抽取量標準值，但皆趨近於標準值0.50，且其本身之組成信 度皆有達到衡量標準值，仍算具有良好的收斂效度。除有少部分帄均變異抽 取量值較低之構面，其餘皆有達到衡量標準值，因此本研究之各構面仍具有 一定信度及收斂效度。

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表4-10 本研究模式內在結構適配度檢定

衡量構面 題號 個別信度(IR)

(≧0.50)

組成信度(CR)

(≧0.60)

帄均變異抽取量(AVE)

(≧0.50)

知覺 有用性

PU1 0.5184

0.8184 0.5321 PU2 0.5625

PU4 0.4900 PU5 0.4356 PU6 0.5329 PU7 0.6561 知覺

易用性

PE8 0.5329

0.7804 0.5745 PE9 0.5329

PE10 0.4900 PE11 0.7396 相容性

C12 0.6241

0.700 0.4379 C13 0.3364

C14 0.3481 可詴驗性

T15 0.5041

0.7057 0.4466 T16 0.5329

T17 0.3025

可觀察性

O18 0.5776

0.7627 0.5430 O19 0.4761

O20 0.4761 O21 0.6724 O22 0.5184 使用態度 AU25 0.7396

0.8816 0.7652 AU26 0.7921

使用意圖

IU27 0.7744

0.8407 0.6866 IU28 0.5625

IU29 0.7225

註：個別信度 = (因素負荷量)²

註：組成信度(CR) = (因素負荷量總和)² / [(因素負荷量總和)²] + 誤差變異之總和

註：帄均變異抽取量(AVE) = (因素負荷量)²之總和 / [(因素負荷量)²之總和 +誤差變異之總和]

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 區別效度(Discriminant Validities, DV)：本研究根據Ahire et al.(1996)之建議，

區別效度可藉由檢定成對變項巢狀驗證性因素模式間卡方差異值是否具顯 著性，即受限模式卡方值需大於未受限模式之卡方值且達顯著水準。由表 4-11可得知本研究之受限模式卡方值皆大於未受限模式卡方值，且P-value 均小於0.001之顯著水準。因此，本研究各問項具良好之區別效度。

表4-11 本研究之區別效度檢定

成對變數 未受限

χ

²

df

受限

χ

²

df

△ χ² △ df P-value PU-PE 92.10 34 252.14 35 160.04 1 P＜0.001

PU-C 38.29 26 66.63 27 28.34 1 P＜0.001 PU-T 61.87 26 150.89 27 89.02 1 P＜0.001 PU-O 83.47 43 276.18 44 192.71 1 P＜0.001 PU-AU 47.99 19 72.40 20 24.41 1 P＜0.001 PU-IU 57.33 26 124.67 27 67.34 1 P＜0.001 PE-C 25.58 13 59.00 14 33.72 1 P＜0.001 PE-T 33.80 13 87.57 14 53.77 1 P＜0.001 PE-O 66.65 26 214.43 27 147.78 1 P＜0.001 PE-AU 25.20 8 122.15 9 96.95 1 P＜0.001 PE-IU 47.01 13 160.91 14 113.90 1 P＜0.001 C-T 10.08 8 72.24 9 62.16 1 P＜0.001 C-O 32.78 19 65.48 20 32.70 1 P＜0.001 C-AU 4.72 4 28.66 5 23.94 1 P＜0.001 C-IU 23.38 8 78.84 9 55.46 1 P＜0.001 T-O 23.98 19 109.03 20 85.05 1 P＜0.001 T-AU 4.16 4 87.52 5 83.36 1 P＜0.001 T-IU 20.38 8 89.31 9 68.93 1 P＜0.001 O-AU 29.79 13 124.17 14 94.38 1 P＜0.001 O-IU 27.44 19 210.27 20 182.83 1 P＜0.001 AU-IU 20.62 4 42.01 5 21.39 1 P＜0.001

註：PU =知覺有用性、PE =知覺易用性、C =相容性、T =可詴驗性、O =可觀察性、AU =使用態 度、IU =使用意圖。

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本研究綜合以上驗證性因素分析之衡量模式驗證結果，顯示基本適配標準、

整體模式適配度及模式內在結構適配度等三層面之衡量模式，皆能符合檢定之標 準，表 4-12 彙整此三層面與本研究數據結果進行比較。

表4-12 本研究衡量模式評鑑指標與結果之比較

模式衡量要素 衡量標準值 衡量結果

基本適配 標準

因素負荷量(Factor Loading) 頇介於 0.50-0.95 完全符合 誤差變異(Error Variance)

無負的誤差變異 且達統計上的顯

著水準

完全符合

整體模式 適配度

χ²值或χ²/df P＞0.05 或＜2 完全符合 適合度指標(GFI) ＞0.80 完全符合 調整後適合度指標(AGFI) ＞0.80 部分符合 模式之簡約程度(PGFI) ＞0.50 完全符合 基準適配度指標(NFI) ＞0.90 完全符合 非基準適配度指標(NNFI) ＞0.90 完全符合 比較適合度指標(CFI) ＞0.95 完全符合 帄均概似帄方誤根係數(RMSEA) ＜0.05 部分符合 未標準化假設模型整體殘差(RMR) 越小越好 完全符合 標準化假設模型整體殘差(SRMR) ＜0.08 完全符合

模式內在 結構適

配度

個別信度(IR) ＞0.50 部分符合

組成信度(CR) ＞0.60 完全符合

帄均變異抽取(AVE) ＞0.50 部分符合

參值數估計 達顯著水準

(t-value＞1.96) 完全符合

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在文檔中 中 華 大 學 (頁 88-99)