第四章 結果與討論
第六節 驗證性因素分析
在檢視模式之資料後，本研究之問項與構面數據皆符合結構方程模式的假 定，故進行驗證性因素分析 CFA(Confirmatory Factor Analysis)，CFA 可應 用於量表信度的考驗與理論有效性的確認，藉此確立因素間的階層關係與 量表間的因素結構(黃芳銘，2007)，在整體模式適配程度評定前，需先透 過 CFA 來衡量觀察變項是否足以反應遊憩衝突、調適評估與調適機制三個 潛在變項，藉此瞭解測量模式是否適配，在進行測量模式的內在適配評鑑，
判定模式是否具備良好的信、效度。
以下透過 AMOS20.0 進行遊憩衝突、調適評估與調適機制模式之驗證性因 素分析與，分析結果如下：
一、 國人的遊憩衝突模式
遊憩衝突模式經 CFA 分析後，由於遊憩衝突題項 1=0.54、遊憩衝 突題項 2=0.37、遊憩衝突題項 8=0.51、遊憩衝突題項 11=0.50、遊憩衝 突題項 12=0.48 與遊憩衝突題項 13=0.45 之因素負荷量，其值低於 0.6，
顯示該觀察值缺乏信度，為求模式精簡，予以刪除，如表 32。刪除後 重新進行 CFA 分析，遊憩衝突模型適配度仍不盡理想(<0.6)，進一步 檢視修正指標後發現遊憩衝突題項 4 和遊憩衝突題項 7 殘差不獨立，
顯示兩題項為相似觀點的觀察變數，為求模式精簡及違反殘差獨立原 則，因此刪除遊憩衝突題項 7。如表 33。
刪除之題項其信度較低之原因，本研究經由現地調查後發現其原 因可能為，日月潭的陸客仍以團體居多，且多有導遊領隊舉旗或透過
註小蜜蜂等方式來吸引陸客們的注意，因此臺灣遊客可以透過觀察團體 人數以及導遊領隊是否在一旁等方式，藉此判定是否為陸客團體，進 而遠離該區域，避開與陸客接觸的機會，而臺灣的遊客已透過觀察的 方式先行避免了部分的遊憩衝突情形，故刪除遊憩衝突題項「陸客推
註：小蜜蜂為攜帶型麥克風
63
擠碰撞的行為」、「陸客談話音量過大」、「陸客群聚阻礙交通與行人動 線」；而「破壞公物(塗鴉破壞、毀壞景觀設施)行為多為事後發現，日 月潭遊客眾多難以舉證破壞公物之行為是陸客所為，故刪除遊憩衝突 題項「陸客破壞公物(塗鴉)」；經現地調查後發現由於臺灣遊客前往日 月潭旅遊多以體驗日月潭當地特色小吃或小店家為主，接待大量團體 客人的餐廳較不是國人常見的選擇，臺灣遊客與陸客同餐廳的比例不 高，陸客選擇的餐廳屬性以接待大量團體客人為主，且餐廳的選擇多 為旅行社訂定，與臺灣遊客體驗當地小吃或小店家的屬性較為不同，
上述原因可能為該遊憩衝突題項較不具信度之原因，故刪除遊憩衝突 題項「陸客人數眾多，部分餐廳不願意接待散客，排擠國人消費」；由 於吸菸屬於個人行為，陸客的外表與臺灣遊客並沒有明顯差異，使得 臺灣遊客無法從外觀上來判斷吸菸者是否為陸客，此一因素可能為造 成該遊憩衝突的題項較不具信度之原因，故刪除遊憩衝突題項「陸客 不遵守吸菸規定，抽菸行為」；由於日月潭為國內相當著名的風景區且 遊客眾多，臺灣遊客在內心已預期在公共設施的使用上會較為擁擠不 便，且因臺灣遊客與陸客一同使用公共設施，故臺灣遊客無法清楚明 辨此擁擠不便的現象為臺灣遊客或是陸客所導致，此一因素可能為造 成該遊憩衝突的題項較不具信度之原因，因此刪除遊憩衝突題項「陸 客人數眾多，導致公共設施的擁擠，造成設施使用不便」。
遊憩衝突構面 CFA 模式最後保留五個觀察變數，如表 34。標準化 估計值除遊憩衝突題項 4=0.51 其值接近 0.6，而遊憩衝突題項 5、遊憩 衝突題項 6、遊憩衝突題項 9 與遊憩衝突題項 10 皆達 Fornell 和
Larcker(1981)建議值(>0.6)在可接受範圍，殘差值均為至值且顯著，顯 無違犯估計，因此保留五題做為後續分析，圖 8。
64
表 32 遊憩衝突模式參數估計暨測量誤摘要表(一)
題項 非標準化估計值 標準誤 t 值 標準化估計值 標準化殘差估計值
遊憩衝突 1 1.00 - - 0.54 0.71
遊憩衝突 2 0.60 0.86 7.02* 0.37 0.87
遊憩衝突 3 1.37 0.12 10.66* 0.66 0.57
遊憩衝突 4 1.16 0.11 10.04* 0.61 0.63
遊憩衝突 5 1.29 0.12 10.59* 0.65 0.58
遊憩衝突 6 1.63 0.14 11.05* 0.72 0.48
遊憩衝突 7 1.32 0.12 10.30* 0.64 0.58
遊憩衝突 8 1.04 0.11 8.77* 0.51 0.74
遊憩衝突 9 1.36 0.13 10.41* 0.67 0.55
遊憩衝突 10 1.44 0.13 10.78* 0.71 0.49 遊憩衝突 11 0.98 0.11 8.78* 0.50 0.75 遊憩衝突 12 1.09 0.12 8.54* 0.48 0.77 遊憩衝突 13 0.86 0.10 8.17* 0.45 0.79 註：未列標準誤者為參照指標，*P<0.05
65
註：未列標準誤者為參照指標，*P<0.05
表 34 遊憩衝突模式適配評鑑表
113.800
p=0.000 0.92 0.81 0.06 0.15 0.82 0.89 0.53 0.39
66
二、 國人的調適評估模式
調適評估經 CFA 模式最後保留三個觀察變數，如表 35。且變項三 個測量變數為飽和模式，為唯一解，因此無任何適配度指標，因此保 留三題做為後續分析，圖 9。
表 35 調適評估模式參數估計暨測量誤摘要表
題項 非標準化估計值 標準誤 t 值 標準化估計值 標準化殘差估計值
調適評估 1 1.00 - - 0.37 0.87
調適評估 2 1.35 0.25 5.29* 0.70 0.51
調適評估 3 1.39 0.25 5.53* 0.66 0.43
註：未列標準誤者為參照指標，*P<0.05
圖 9調適評估修正模式之路徑圖 三、 國人的調適機制模式
調適機制模式之各構面各有三題，模型屬恰好辨識，符合理論上 模型的要求，其標準化估計值介於 0.28 至 0.87 間，標準化殘差估計值 均為正且顯著，顯見無違犯估計，如表 36。根據表 37 調適機制模式適 配評鑑表可知，調適機制模式適配性良好，且因三個測量變數為飽和 模式，為唯一解，因此保留各構面各三題項作為後續分析，如圖 10。
.49 e2 調適評估 2
.43 e3 調適評估 3
.70 .66 調適評估
.49 e1 調適評估 1
.37
67
表 36 調適機制模式參數估計暨測量誤摘要表
非標準化估計值 標準誤 t 值 標準化估計值 標準化殘差估計值
絕對替代 1 1.00 - - 0.87 0.25
絕對替代 2 1.07 0.046 23.03* 0.92 0.36 絕對替代 3 0.92 0.050 18.24* 0.73 0.47
時間替代 1 1.00 - - 0.69 0.52
時間替代 2 1.10 0.084 13.09* 0.77 0.41 時間替代 3 0.84 0.081 10.27* 0.59 0.65
資源替代 1 1.00 - - 0.68 0.54
資源替代 2 0.86 0.082 10.53* 0.60 0.64 資源替代 3 0.98 0.088 11.08* 0.63 0.60
合理化 1 1.00 - - 0.28 0.92
合理化 2 2.20 0.479 4.58* 0.56 0.69
合理化 3 2.20 0.528 4.17* 0.56 0.69
產品轉移 1 1.00 - - 0.34 0.88
產品轉移 2 1.36 0.252 5.37* 0.44 0.81
產品轉移 3 2.40 0.431 5.56* 0.75 0.43
直接行動 1 1.00 - - 0.37 0.86
直接行動 2 1.89 0.310 6.09* 0.65 0.57
直接行動 3 1.95 0.320 6.10* 072 0.48
註：未列標準誤者為參照指標，*P<0.05
68
表 37 調適機制模式適配評鑑表
絕對適配指標 相對適配指標 精簡適配指標
X2值
(P 值) GFI AGFI SRMR RMSEA TLI
(NNFI) CFI IFI PGFI 接受值 >0.05 ≥0.9 ≥0.9 ≤0.08 ≤0.08 ≥0.9 ≥09 ≥0.5 ≥0.5 假設模
式
339.029
p=0.000 0.92 0.89 0.06 0.06 0.88 0.90 0.90 0.65 備註： 表示未通過
69
70
四、 測量模式的內在適配評鑑
收斂效度取區別效度合稱為建構效度，是衡量模型內在品質的重要指 標 ， 而 組 合 信 度 與 個 別 信 度 則 是 來 檢 驗 測 量 模 式 之 信 度 ， 組 合 信 度 (composite reliability)：以 CR 值表示，潛在變項的 CR 值為測量變項信度 的組成，表示構面指標的內部一致性，信度越高顯示這些指標的一致性越 高，在 0.6 至 0.7 之間的信度是可接受的，0.7 以上代表研究模式內部一致 性良好(Fornell and Larcker,1981)其計算方式為：構面信度=(∑標準化負荷 量)2 除於【(∑標準化負荷量)2+∑測量誤差】；帄均變異數萃取量(Average Variance Extracted, AVE)：以 AVE 表示，AVE 值是計算潛在變項各測量變 項對該潛在變項的變異解釋力。若 AVE 值越高則表示構面間的測量題目相 關愈高，一致性也愈高，潛在變項有愈高的信度與收斂效度，Fornell 和 Larcker(1981)則建議其標準值須大於 0.5，其計算方式為變異數萃取量=(∑
標準化負荷量2)除於【(∑標準化負荷量2)+∑測量誤差】。 (一) 信度
1. 個別信度：由表 38 可得知各題項之個別信度值介於 0.45 至 0.87 間，符合 0.20 以上之建議值(黃芳銘，2004)，顯示本研究之所 有題項均具有個別良好的信度。
2. 組合信度：由表 38 可得知個構面之組合信度界於 0.46 至 0.88 之間，除合理化與產品轉移其值略小於建議值(>0.6)外，其餘 皆符合建議值(>0.6)，雖說合理化與產品轉移之值低於標準，
但為考量實際反應國人調適機制之行為，故保留合理化與產品 轉移兩構面，且其餘變項皆高於標準值，因此本研究所發展之 量表仍是具有相當的信度。
71
72
1. 收斂效度
本研究模型總共有九個構面，分別為遊憩衝突、調適評估、
絕對替代、時間替代、資源替代、合理化、產品轉移與直接行動 等，組合信度為 0.81、0.60、0.88、0.72、0.67、0.46、0.52、0.6 及帄均變異數萃取量分別為 0.46、0.35、0.71、0.47、0.406、0.23、
0.29、0.35，因素負荷量值之理想值為>0.5，但由於 AVE 是 loadingqu 帄方(SMC)的加總帄均，因此 AVE0.36 以上即為可接受(張偉豪，
2012)，因素負荷量值大多大於 0.36 並達顯著水準，方向性亦正確，
雖然部分帄均變異數萃取量未達標準(>0.36)，仍顯示所有觀察變 項皆足以反映其所建構的潛在變項，由此可知本研究之八個構面 具有收斂效度，如表 39。
2. 區別效度效度
SEM 係 數 檢 定 法 (Anderson and Gerbing,1988,Bogozzi et al.,1991)是利用巢型結構卡方差異檢定法(chi-square different test) 進行區別效度的檢定。X2 差異檢定法需將欲檢視的潛在變項間之 標準化相關係數設為 1，稱為受限模型(constrained model)，檢定一 個自由度下卡方值增加值是否大於 3.84，若 X2差異值大於顯著水 準，則表示檢視的潛在變項間具有區別效度。另外檢查模型之間 是否達實務上的差異 CFI 大於 0.01，結果顯示，每個模型之間 CFI 值都超過實務上差距(0.01)的標準，因此所有構面之間不論從統計 上或實務上來檢定，均具有區別效度。
由於 SEM 係數檢定法的係數顯著性需執行 Bonferroni 校正，
本研究區別效度設定有 4 個變數，因此總共估計了 4 X 3/2=6 次相 關，因此最大的顯著性 p 值應訂為 0.05/6=0.008，接下來再依序遞 減為 0.05/5…等，分析結果如表 39，所有構面設限後的 X2均超過
73
3.84 達顯著程度且 p 值為 0.000 遠小於 0.008。
三種區別效度的檢定結果一致，顯示足夠的證據證明本研究 所使用之構面均具有區別效度。
表 39 研究模型之區別效度
成對變項 X2值 自由度 X2 CFI p 值
遊憩衝突 調適評估 1635.41
370
151.76 0.71 .000 調適機制 1785.13 301.48 0.67 .000 調適評估 調適機制 1623.31 370 139.66 0.60 .000
74