第四章 資料分析
第三節 驗證性因素分析
本節利用驗證性因素分析(Confirmatory Factor Analysis, CFA)進行研究模式架構 之檢驗，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 解本研究模型架構之間因果關係與最佳測量模式。
一、研究模型路徑關係
一個典型的結構方程模式(Structural Equation Modeling, SEM)分為測量模型與結 構模型兩部份。測量模型描述的是潛在變項與觀察變項之間關係；而結構模型則是在 描述潛在變項與潛在變項之間關係。潛在變項又可區分為外衍潛在變項和內在潛在變 項，外在潛在變項以ξ表示，內在潛在變項以η表示。而觀察變項也可區分為外衍觀 察變項和內衍觀察變項，外衍觀察變項以X 表示，內衍觀察變項 Y 表示，其路徑圖 之符號說明表示，如表4-6 所示。
表4-6 路徑模型圖之符號彙整表
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 外衍觀察變項之測量誤差 ε 內衍觀察變項之測量誤差 γ 外衍潛在變項與內衍潛在
變項之因果關係 β 內衍潛在變項與內衍潛在變
項之因果關係
λX 觀察指標X 的因素負荷量 λY 觀察指標Y 的因素負荷量
本研究以 LISREL8.72 作為分析工具，以結構方程模式(Structural Equation Modeling, SEM)建立潛在變項及觀察變項之整體模式，並繪製模式間之關係及路徑，
ξ1
η1
η2
η4
η3
η5 γ41
γ11
β21 β31
β32 β42
β42
β43
β54 γ51
y
λ20 λ21yλ22yλ23yλ24y
y
λ26 λ27y λ28y λ29y
y
λ32 y
λ34 δ1
δ2
δ3 δ4
δ5
ε1 ε2 ε3 ε4 ε5
ε6 ε7
ε8 ε9 ε10 ε11
ε12
ε13 ε14
ε15 ε16 ε17 ε18 ε19 ε20
ε21 ε22 ε23 ε24 ε25 ε26
ε27
ε28 ε29
ε30 ε31
y
λ30 y
λ25
y
λ31 y
λ10 λ35y
y
λ36 y
λ33 y
λ9
y
λ11
y
λ12
y
λ16 y
λ15
y
λ17 x
λ4 x
λ5 x
λ3 x
λ2 x
λ1
y
λ6
y
λ7 y
λ8
y
λ18
y
λ19 y
λ14 y
λ13
註：I=形象；E=使用者期望；Q=認知品質；V=認知價值；S=使用者滿意度；T=使用者信任
圖4-1 本研究模型路徑圖
二、衡量模式評鑑
驗證性因素分析其結果，首先是評估模式之整體適配度，再近一步評估解釋估計 的參數。本研究根據邱皓政(2003)與徐聖訓(2009)模式適配度指標，及 Bagozzi &
Yi(1988)研究指出一個完整的評估模式適配度應分成三層面作分析，因此，本研究彙 整做為其適配度之衡量指標，如表4-7 所示。
表4-7 本研究模式適配度衡量指標
模式衡量要素 衡量標準值
因素負荷量(Factor Loading) 介於
0.50-0.95 基本適配
標準 誤差變異(Error Variance)
無負值且達 統計上的顯
著水準 χ2值或(χ2 df ) P>0.1 或(<3) 適合度指標(Goodness-of-Fit-Index, GFI) >0.90 調整後適合度指標(Adjusted Goodness-of Fit Index, AGFI) >0.90 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 平均概似平方誤根係數
(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 整體模式
適配度
標準化假設模型整體殘差
(Standardized Root Mean Square Residual, SRMR)) <0.08 個別信度(Individual Reliability, IR) >0.50 組成信度(Composite Reliability, CR) >0.70 模式內在
結構適配
度 平均變異抽取量(Average Variance Extracted, AVE) >0.50
1. 基本適配度指標(Preliminary Fit Criteria)
本研究首先進行基本適配指標，如表 4-8 其結果顯示，本研究各變項之因素負荷 量、T 值、測量誤差及殘差 T 值皆介於理想值之範圍內，符合衡量標準。由此可得知，
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4-8 本研究變項之基本適配度檢定
衡量構面 因素負荷量 T 值 測量誤差 殘差T 值 衡量標準 題號 0.50-0.95 >1.96 無負值 >1.96
I1 0.62 11.94 0.62 11.48 I2 0.29 4.87 0.92 12.81 I3 0.53 9.23 0.72 11.50 I4 0.73 14.19 0.47 9.21 形象
I5 0.69 13.17 0.53 10.54
E1 0.48 － 0.77 12.70
E2 0.64 9.14 0.59 11.54 E3 0.65 8.50 0.57 11.67 E4 0.68 8.06 0.54 11.41 E5 0.50 7.58 0.75 12.74 E6 0.64 7.96 0.59 11.78 使用者期望
E7 0.69 8.01 0.53 10.78
Q1 0.67 － 0.55 12.16
Q2 0.66 11.66 0.57 12.79 Q3 0.72 12.11 0.49 11.50 Q4 0.69 12.13 0.52 12.39 Q5 0.56 10.18 0.68 12.87 Q6 0.61 10.98 0.62 12.97 認知品質
Q7 0.74 12.23 0.46 11.06
V1 0.78 － 0.39 10.41
V2 0.81 15.86 0.35 10.87 V3 0.75 13.25 0.44 10.49 V4 0.71 11.86 0.50 11.96 V5 0.62 11.80 0.61 12.65 認知價值
V6 0.78 15.36 0.39 11.85
表4-8 本研究變項之基本適配度檢定(續)
衡量構面 因素負荷量 T 值 測量誤差 殘差T 值
S1 0.77 － 0.41 11.04
S2 0.62 12.76 0.62 12.80 S3 0.77 15.85 0.41 10.90 S4 0.73 13.87 0.47 11.83 S5 0.70 13.21 0.52 12.13 使用者滿意
度
S6 0.73 13.91 0.47 12.18
T1 0.80 － 0.35 9.94
T2 0.74 14.46 0.46 11.29 T3 0.78 15.42 0.40 10.68 T4 0.77 14.85 0.41 10.28 使用者信任
T5 0.81 16.08 0.39 9.63
註：I=形象；E=使用者期望；Q=認知品質；V=認知價值；S=使用者滿意度；T=使用者信任
2. 整體模式適配度(Overall Model Fit)
本研究繼續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，以及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。
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
χ2值 P>0.1 722.70
卡方檢驗
2 df
χ <3 1.55(722.70/465)
適合度指標(GFI) >0.90 0.90
調整後適合度指標(AGFI) >0.90 0.85 基準適配度指標(NFI) >0.90 0.98 適合度指標
非基準適配度指標(NNFI) >0.90 0.99 比較適合度指標(CFI) >0.95 0.99 替代性指標
平均概似平方誤根係數(RMSEA) <0.05 0.04
(1) 卡方檢定
卡方值用來檢定模型之適配度，主要說明模型之解釋力以及判斷是否受到其複雜 度影響，其值越小越好。此外，以計算卡方自由度比(χ2 df )來進行模型間契合度比 較。根據表4-9 顯示，本研究卡方值為 722.70，自由度為 465，而卡方自由度比為 1.55，
表示模型具有理想之契合度。
(2) 適合度指標
過去檢定整體模式適配標準多以卡方值進行假設模型的統計檢驗，但由於卡方值 對樣本數相當敏感，在樣本數大時，卡方值相當容易達到顯著，導致理論模式遭受拒 絕，因此，SEM 使用不同的檢驗模型的契合度以補足卡方檢驗問題。以下分別介紹 各項模型適配度指標：
(a) 適合度指標(GFI)
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。根據表4-9 顯示，本研究適配度準 GFI 值為 0.90，已達徐聖訓(2009) 所提出之標準，因此，本研究具有一定的解釋力。
(b) 調整後適合度指標(AGFI)
AGFI 類似迴歸分析中的調整後的可解釋變異量，在計算 GFI 係數時，將自由度 納入考量所算出之模型契合度指標。根據表4-9 顯示，本研究適配度標準 AGFI 值為 0.85，已接近徐聖訓(2009)所提出之標準，因此，本研究具有一定的解釋力。
(c) 基準適配度指標(NFI)
NFI 為反映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。根據表4-9 顯示，本研究適配度標準 NFI 值為 0.98 已達判定標準，因此，本研 究模型具有良好的適配度。
(d) 非基準適配度指標(NNFI)
NNFI 考量到自由度的影響，以避免模型受到複雜度的影響。根據表 4-9 顯示，
本研究適配度標準NNFI 值為 0.99 已達到判定標準，因此，本研究模型具有良好的適 配度。
(3) 替代性指標
替代性指標與適配度指標主要不同處，在於替代性指標不是以卡方統計的假設考 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所導出的卡方值之差異 程度。以下分別介紹各項模型替代性指標：
(a) 比較適合度指標(CFI)
CFI 反應了假設模型與無任何共變關係的獨立模型之差異程度，能改善非中央性 的度。根據表4-9 顯示，本研究適配度標準 CFI 為 0.99 已達到標準，表示本研究模 型具有良好的契合度。
(b) 平均概似平方誤根係數(RMSEA)
RMSEA 主要在於比較理論模式與完美適配的飽和模式之差距，當其值越接近 0 時則代表模式越契合。根據表4-9 顯示，本研究適配標準 RMSEA 為 0.04，表示本研 究模型具有良好的契合度。
(4) 殘差分析指標(RMR、SRMR)
殘差分析可檢驗參數設定是否理想。RMR 與 SRMR 值越小代表其模型契合度越 好。根據表4-9 顯示，本研究 RMR 值為 0.034，而 SRMR 值為 0.064，兩者皆達標準，
因此，本研究模型具有良好的模型適配度。
3. 模式內在結構適配度(Fit of Internal Structure of Model)
在基本適配度指標與整體模式適配度檢定並達標準後，本研究將六大構面之問項 進行模式內在結構適配度指標檢定，檢定方式包含個別信度(Individual Reliability, IR)、組成信度(Composite Reliability, CR)、平均變異抽取量(Average Variance Extracted, AVE)及區別效度(Discriminant Validities, DV)等指標，本研究將評估數據之結果，如表 4-10 及表 4-11 所示。
(1) 個別信度(IR)
由表 4-10 結果顯示，本研究之個別信度大部份都接近之標準，而少數未達標準 之問項，其本身之因素負荷量或T 值皆有達到標準。因此，本研究之問項具有一定的 信度。
(2) 組成信度(CR)
根據徐聖訓(2009)指出潛在變項之組成信度須大於 0.7 以上之衡量標準。由表 4-10 結果顯示，本研究之組成信度皆大於 0.7。因此，本研究具有良好的組成信度。
(3) 平均變異抽取量(AVE)
平均變異抽取量為計算之潛在變項之各項測量變項對該潛在變項得平均變異解 釋力，其AVE 值越高，則表示潛在變項有良好的信度與收斂效度。根據徐聖訓(2009) 指出平均變異抽取量須大於0.5 之標準。由表 4-10 結果顯示，本研究之平均變異抽取 量大部份能符合大於 0.5 之標準，其中在形象、使用者期望及認知品質未達大於 0.5 之標準，但其本身之組成信度皆有達到大於0.7 之標準，因此，仍算具有良好的信度 與收斂效度。
表4-10 本研究模式內部適配度指標檢定
構面 變數 個別信度(IR) 組成信度(CR) 平均變異抽取量(AVE) I1 0.3844
I2 0.0841 I3 0.2809 I4 0.5329 形象
I5 0.4761
0.7150 0.3504
E1 0.2304 E2 0.4096 E3 0.4225 E4 0.4624 E5 0.2500 E6 0.4096 使用者期望
E7 0.4761
0.7573 0.3801
Q1 0.4489 Q2 0.4356 Q3 0.5184 Q4 0.4761 Q5 0.3136 Q6 0.3721 認知品質
Q7 0.5476
0.8475 0.4447
V1 0.6084 V2 0.6561 V3 0.5625 V4 0.5041 V5 0.3844 認知價值
V6 0.6084
0.8808 0.5536
S1 0.5929 S2 0.3844 S3 0.5929 S4 0.5329 S5 0.4900 使用者滿意度
S6 0.5329
0.8655 0.5188
表4-10 本研究模式內部適配度指標檢定(續)
構面 變數 個別信度 組成信度(CR) 平均變異抽取量(AVE) T1 0.6400
T2 0.5476 T3 0.6084 T4 0.5929 使用者信任
T5 0.6561
0.8833 0.6024
註：I=形象；E=使用者期望；Q=認知品質；V=認知價值；S=使用者滿意度；T=使用者信任 註：個別信度(IR)=(因素負荷量)2
組成信度(CR)= (因素負荷量)2/[(因素負荷量)2+誤差變異總和]
平均變異抽取量(AVE)= (因素負荷量)2總和/[(因素負荷量)2總和+誤差變異總和]
(4) 區別效度(DV)
本研究根據 Hatcher(1994)與 Ahire et al.(1996)研究指出，區別效度檢定方法藉由 模型成對變項巢狀驗證性因素分析模式之間卡方值差異值來判斷是否達顯著，而模型 間受限卡方值必須大於未受限卡方值且P-value 須達顯著水準，表示此兩構面具有良 好的區別效度。根據表 4-11 結果顯示，本研究之受限卡方值皆大於未受限卡方值，
且P-value 均小於 0.001 達顯著水準。因此，本研究具有良好的區別效度。
表4-11 本研究之區別效度檢定
變數 未受限χ2 df 受限χ2 df ∆ χ2 ∆ P-valuedf I-E 230.89 53 407.60 54 176.71 1 P<0.001 I-Q 247.31 53 284.46 54 37.15 1 P<0.001 I-V 199.03 43 313.76 44 114.73 1 P<0.001 I-S 406.46 44 1894.12 45 1487.54 1 P<0.001 I-T 255.28 34 447.01 35 191.73 1 P<0.001 E-Q 745.63 76 1110.72 77 365.09 1 P<0.001 E-V 352.14 64 1093.55 65 741.41 1 P<0.001 E-S 777.49 65 2025.60 66 1248.11 1 P<0.001 E-T 173.45 53 567.88 54 394.43 1 P<0.001
表4-11 本研究之區別效度檢定(續)
變數 未受限χ2 df 受限χ2 df ∆ χ2 ∆ P-valuedf Q-V 322.36 64 367.76 65 45.4 1 P<0.001 Q-S 1074.40 65 2880.09 66 1805.69 1 P<0.001 Q-T 416.98 53 586.44 54 169.46 1 P<0.001 V-S 359.80 53 502.24 54 142.44 1 P<0.001 V-T 392.82 43 711.78 44 318.96 1 P<0.001 S-T 386.75 43 906.74 44 519.99 1 P<0.001
註：I=形象；E=使用者期望；Q=認知品質；V=認知價值；S=使用者滿意度；T=使用者信任
本研究綜合以上驗證性因素分析之衡量模式之驗證結果，顯示基本適配度標準、
整體模式適配度及模式內在結構適配度等層面之衡量模式，皆有達到檢定之標準，表 4-12 彙整此三層面與本研究進行結果比較。
表4-12 衡量模式評鑑指標與本研究結果之比較
模式衡量要素 衡量標準值 本模型判定結果
因素負荷量(Factor Loading) 介於0.50-0.95 還好 基本適
配標準 誤差變異(Error Variance) 無負值且達統計
上的顯著水準 良好
χ2值或(χ2 df ) P>0.1 或<3 良好
適合度指標(GFI) >0.90 良好
調整後適合度指標(AGFI) >0.90 還好 基準適配度指標(NFI) >0.90 良好 非基準適配度指標(NNFI) >0.90 良好 比較適合度指標(CFI) >0.95 良好 平均概似平方誤根係數(RMSEA) <0.05 良好 未標準化假設模型整體殘差(RMR) 越小越好 良好 整體模
式適配 度
標準化假設模型整體殘差(SRMR) <0.08 良好
個別信度(IR) >0.50 還好
組成信度(CR) >0.70 良好
模式內 在結構
適配度 平均變異抽取量(AVE) >0.50 還好