驗證性因素分析

為確定本研究之問項與構面數據符合結構方程模式的假定，於是在進行 整體模式適配度評鑑之前，本研究先透過 LISREL 8.53 進行驗證性因素分析來 評鑑觀察變項是否可以反映旅遊動機、小吃意象與行為意圖之三個潛在變項，

以瞭解測量模式是否適配，再以進行測量模式的內在適配評鑑，來判定模式是 否具備信效度。

一、 旅遊動機量表之驗證性因素分析

在 檢 驗 模 式 的 適 配 之 前 ， 首 先 需 檢 視 是 否 產 生 反 犯 估 計 (offending estimate)，所謂違反估計是指不論結構模式或測量模式中統計所輸出的估計係 數超出可接受的範圍，亦即獲得不適當的解 (improper solutions)。一般常發生 的違犯估計有以下三種現象 (黃芳銘，2007)：

1. 有負的誤差變異數存在，或是在任何建構中存在著無意義的變異誤。

2. 標準化係數超過或太接近 1 (通常以 0.95 為門檻)。

3. 有太大的標準誤。

由表 26 可看出本研究的旅遊動機模式之標準化係數介於 0.53 至 0.82 之 間，皆在 <0.95 的標準門檻內，無過大的標準誤，也沒有負的誤差變異數存在，

結果表示來臺國際觀光客與旅遊動機模式並無發生違犯估計的情況。

72 表 26 旅遊動機模式參數估計表

參數 非標準化 標準誤 t 值 標準化 標準化誤差 λ_M1 0.81 0.032 25.13* 0.76 0.42 λ_M2 0.73 0.033 21.81* 0.69 0.52 λ_M3 0.80 0.032 24.75* 0.76 0.42 λ_M4 0.64 0.040 15.82* 0.53 0.72 λ_M5 0.90 0.034 26.38* 0.79 0.38 λ_M6 0.87 0.031 28.06* 0.82 0.33 λ_M7 0.86 0.320 27.17* 0.81 0.34 λ_M8 0.84 0.043 19.53* 0.65 0.58 λM9 0.84 0.047 17.79* 0.60 0.64 λM10 0.88 0.038 23.34* 0.74 0.45 λM11 0.87 0.035 25.13* 0.78 0.39 λM12 0.72 0.036 20.16* 0.66 0.56 λ_M14 0.69 0.045 15.20* 0.53 0.72 註：未列標準誤為參照指標，*p<0.05

接著針對旅遊動機假設進行模式適配度評鑑，由表 27 得知原始假設模式 的 AGFI、RMESEA、GFI 與卡方值皆未達顯著，表示模式尚有修正的必要。

經過檢視因素負荷量以及修正指標後發現旅遊動機之 M2、M6、M10、M11 表 現不佳，因此決定刪除。修正後之適配評鑑結果如表 27 所示，在絕對適配指 標中的卡方值有達顯著水準，表示理論模式與觀察值之間是不適配的，但由於 卡方值容易受樣本數影響而拒絕模式，一般來說較不重視此項指標，因此可考 量 其 他 指 標 來 做 綜 合 性 的 判 斷 ( 黃 芳 銘 ， 2007) ， 另 外 AGFI=0.87 、 RMSEA=0.113 雖 未 達 接 受 值 標 準 ， 但 已 非 常 接 近 ， 其 餘 指 標 GFI=0.93 、 SRMR=0.055 皆 有 達 接 受 值 的 標 準 。 此 外 ， 假 設 模 式 不 論 在 相 對 適 配 指 標 NNFI=0.93、CFI=0.95 與簡效適配指標 PNFI=0.68、PGFI=0.53 皆有達到標準。

在綜合考量各項適配評鑑指標之後，此模式的適配情形可以被接受，修正後模 式之路徑圖及標準化參數，詳見圖 11。

73

74 表 28 小吃意象模式參數估計表

參數 非標準化 標準誤 t 值 標準化 標準化誤差

λ_I7 0.66 0.028 23.20* 0.72 0.48 λ_I13 0.66 0.031 20.96* 0.67 0.55 λ_I16 0.73 0.027 27.14* 0.80 0.36 λ_I17 0.76 0.028 27.06* 0.80 0.36 λ_I18 0.80 0.026 30.78* 0.87 0.24 λ_I19 0.74 0.030 24.52* 0.75 0.44 λ_I2 0.28 0.035 7.980* 0.29 0.92 λ_I3 0.60 0.031 19.41* 0.64 0.59 λI5 0.44 0.028 15.97* 0.55 0.70 λI6 0.48 0.028 17.24* 0.58 0.66 λI8 0.56 0.028 20.41* 0.67 0.55 λI9 0.59 0.033 17.98* 0.60 0.64 λ_I10 0.58 0.028 20.84* 0.68 0.54 λ_I11 0.58 0.028 20.85* 0.68 0.54 λ_I12 0.60 0.027 22.63* 0.72 0.48 λ_I1 0.59 0.039 15.41* 0.55 0.70 λ_I4 0.65 0.063 10.46* 0.39 0.85 λ_I14 0.69 0.033 21.13* 0.71 0.50 λ_I15 0.73 0.031 23.60* 0.78 0.39 註：未列標準誤為參照指標，*p<0.05

由表 29 得知小吃意象模式適配評鑑的結果，其中 AGFI=0.86 與 GFI=0.89，

雖未達接受值標準，但已非常接近，其餘指標 SRMR=0.058、RMSEA=0.084 皆有達接受值的標準。此外，假設模式之 NNFI=0.96、CFI=0.96 與 PNFI=0.83、

PGFI=0.70 皆有達到標準。在綜合考量各項適配評鑑指標之後，此模式的適配 情形可以被接受，模式之路徑圖及標準化參數，詳見圖 12。

75 表 29 小吃意象模式適配評鑑表

評鑑指標/接受值 假設模式 修正模式

絕對適配指標

χ²值 p>0.05 0.00 GFI >0.9 0.89 AGFI >0.9 0.86 SRMR <0.08 0.058 RMSEA <0.1 0.084 相對適配指標 NNFI >0.9 0.96 CFI >0.9 0.96 簡效適配指標 PNFI >0.5 0.83 PGFI >0.5 0.70 註：0.00表示該指標未通過

76

77 值標準，其餘指標 AGFI=0.92、GFI=0.96、SRMR=0.046、RMSEA=0.099 皆有 達接受值的標準。此外，假設模式之 NNFI=0.96、CFI=0.97 與 PNFI=0.60 皆有 達到標準。在綜合考量各項適配評鑑指標之後，此模式的適配情形可以被接受，

78

79

行為意圖中的忠誠度與願意支付更多構面的組成信度分別為 0.85 與 0.74，皆高 於 Bagozzi and Yi (1988) 所提出 0.6 之標準，顯示本量表的組成信度良好。

(二)、 效度

此部分為構面效度檢定，可由聚合效度與區別效度兩方面來判定。首先為 聚合效度評鑑，由表 32 呈現可看出所有觀察變項的因素負荷量除了小吃意象 的 I2 與 I4 外，其餘 0.52 至 0.87 之間，皆大於門檻值 0.45，並且達到顯著水 準 (t >1.96, p<0.05)，方向性亦正確。此外，潛在變項的平均變異數萃取量須大 於 0.50 之門檻 (Bagozzi & Yi, 1988)，而其中「推動機」、「服務品質」及

「多樣與獨特性」等構面的平均變異數萃取量未達標準，分別為 0.38、0.38 及 0.39 ， 顯 示 其 各 有 62% 、 62% 及 61% 的 變 異 來 自 測 量 誤 ， 但 Fornell and Larcker (1981) 卻指出：「當有超過 50% 以上的變異數是來自測量誤時，單獨 以組成信度為基礎下，研究者可以做出構面的聚合效度是恰當合宜的」，因此 根據其論點，本研究各觀察變項的因素負荷量皆達顯著水準，且組成信度皆達 到 0.6 以上之標準，表示量表仍具有足夠的聚合效度，亦即各觀察變項皆能反 映其所建構的潛在變項。

80 I15 0.78 23.60* 0.61

行

81

82 表 35 行為意圖之區別效度檢定表

構面 拉動機 推動機

忠誠度

相關係數 1.00

標準誤 -

相關信賴區間 -

願意支付更多

相關係數 0.80 1.00

標準誤 0.02 -

相關信賴區間 〔0.7608, 0.8392〕 -

83