驗證性因素分析

透過模式資料的檢視後，本研究之問項與構面數據符合結構方程模式的假定，

因此進一步進行驗證性因素分析(Confirmatory Factor Aanalysis, CFA)。CFA 可應 用於量表信度的考驗與理論有效性的確認，並確立因素的階層關係與量表間的因 素結構(黃芳銘，2007)。本研究將以 LISREL 軟體進行休閒涉入、組織承諾與幸 福感個別模式的驗證性因素分析，分析結果如下：

一、 職棒觀眾的休閒涉入模式

模式評鑑之前，需確定模式中所輸出的估計參數並未違反統計可接受的範圍，

意思為模式沒有獲得不適當的解。若發生不適當的解就是一種違犯估計(offending estimate)，表示模式有問題存在須先行處理。一般常發生的違犯估計有以下三種 現象(黃芳銘，2007)：

(一)有負的誤差變異數存在，或是在任何建構中存在無意義的變異誤。

(二)標準化迴歸係數超過或太接近 1(≧ 0.95)。

(三)有太大的標準誤。

由表24 休閒涉入模式參數估計暨測量誤摘要表，可知標準誤介於 0.077 至 0.096，其誤差不算大，且沒有任何負的變異誤存在。標準化參數之值介於 0.56 至0.87 之間，皆未太接近 1 (標準化參數<0.95 為門檻)。

表24 休閒涉入模式參數估計暨測量誤摘要表

註：未列標準誤者為參照指標，*p<0.05。

確定模式參數並未超出可接受範圍後，接續就假設模式的適配程度加以檢視 如表25，由表 25 中得知原始之假設模式在「絕對適配指標」有無法獲得接受之 值，表示理論模式尚有修正的必要。

檢視問項的因素負荷量及修正指標(MI 值)，發現休閒涉入問項中的 L4「對 我而言，觀賞職棒是最滿足的事情之一」與L10「觀賞職棒能呈現我的個性與風 格」兩題表現不佳，因此予以刪除，修正後(表 25)之絕對適配指標係數狀況良好，

GFI 以及 AGFI 皆大於接受值 0.90。SRMR 低於 0.05。RMSEA 在 0.05～0.08 中，

可以評為「不錯的適配」。然而表中卡方值仍達到顯著水準，使得模式適配度不 佳，但由於卡方值受樣本數影響很大，往往使得真實模式被接受的程度降低許多，

所以可以不必太在乎這個指標(黃芳銘，2007)。因此，就絕對適配指標而言，整 體模式可以獲得接受。就相對適配指標而言，NNFI、CFI 皆遠大於接受值 0.90。

由此可知，相對適配指標對本研究的修正模式給予相當的肯定。其簡效適配指標 而言，PNFI、PGFI 等值大於 0.5；χ²/df 也在 1~5 的標準值之內。結果顯示本研 究的修正模式是良好適配的，且具有相當的簡效性。修正後結果呈現於表25，修 正後模式之路徑圖及標準化參數係數呈現在圖6 中。

題項 非標準化參數值 標準誤 t 值 標準化參數值λ 標準化誤差

L1 1.00 --- --- 0.73 0.47

L2 1.27 0.085 14.99* 0.87 0.25

L3 1.08 0.080 13.50* 0.78 0.39

L4 1.11 0.081 13.66* 0.79 0.37

L5 1.17 0.083 14.10* 0.82 0.33

L6 1.00 --- --- 0.67 0.55

L7 1.09 0.096 11.37* 0.73 0.46

L8 0.89 0.094 9.45* 0.60 0.65

L9 0.94 0.096 9.85* 0.62 0.61

L10 1.00 --- --- 0.73 0.46

L11 1.09 0.080 13.62* 0.81 0.35

L12 0.75 0.079 9.43* 0.56 0.68

L13 0.93 0.080 11.62* 0.69 0.52

L14 0.99 0.077 12.96* 0.77 0.41

表25 休閒涉入模式適配度考驗指標摘要表

經分析後由下表26 組織承諾模式參數估計暨測量誤估計摘要表，得知標準

O12、O13 題表現不佳，逐一釋放 O6「我是絕對支持兄弟象隊」、O12「即使支 持其他球隊對我來說是有好處的，我仍然會支持兄弟象隊」、O13「當我不再支

整體模式可以獲得接受。

就相對適配指標而言，NNFI、CFI 皆遠大於接受值 0.90。由此可知，相對適 配指標在本研究的修正模式適配情形良好。

三、 職棒觀眾的幸福感模式

SRMR 低於 0.05。而 RMSEA 也在 0.05 以下，可以評為「良好適配」。然而表 中卡方值仍達到顯著水準，使得模式適配度不佳，但由於卡方值受樣本數影響很 大，往往使得真實模式被接受的程度降低許多，因此可以不必太在乎這個指標(黃 芳銘，2007)。所以，就絕對適配指標而言，整體模式可以獲得接受。

就相對適配指標而言，NNFI、CFI 都遠大於接受值 0.90。由此可知，相對適 配指標對本研究的修正模式是相當的肯定。

四、 測量模式的內在適配評鑑

此部分主要針對前述測量模式進行信效度評鑑，以下分別以信度、效度評鑑 來說明：

(一) 信度

首先在題項個別信度部分，由表30 得知有「L6 觀賞職棒可以減輕我的 生活壓力」、「L8 我精通觀賞職棒的相關知識」、「L9 我希望別人和我一 樣對觀賞職棒有相同的看法」「L12 我大部分的朋友都是因為觀賞職棒而認 識的」、「O1 兄弟象隊所面臨的問題就像是我的問題一樣」、「O7 若不支 持兄弟象隊後，我可能找不到可支持的球隊」、「W4 到目前為止，我已經 得到人生中重要的東西了」等七個題項的個別信度低於0.50，不過也都符合 Bentler and Wu (1993)與 Jöreskog and Sörbom (1989)的建議值大於 0.20 以上，

表示個別題項具有足夠信度(黃芳銘，2002)；組成信度值則介於 0.77 到 0.94，

均大於.60 的標準(黃芳銘，2004b)。

(二) 效度

在內容效度部分，本研究之衡量題項是以收集相關文獻為基礎，經由歸 納及彙整成與本研究相關之全部題項，再透過專家審查的方式，分別進行修 正，因此已具有一定程度的內容效度。

聚合效度是指兩個相同構面間之測量分數要具高相關，首先由各個變項 的因素負荷量與t 值之顯著性來評定，如表 30 中得知，各題項之因素負荷 量均大於0.45，且 t 值亦均遠大於 1.96，表示所有觀察變項都足以反映所建 構的潛在變項，而自我表達平均變異數抽取量為0.43，雖未達潛在變項平均 變異數抽取量須大於0.50 之門檻，但卻符合 Fornell and Larcker (1981)所提 出之意見：「即使超過50%以上的變異數是來自測量誤差，若單獨以建構信 度為基礎，研究者仍可認為構念的聚合效度是適當的」(引自黃芳銘，楊金 寶，許福生，2005)，依據此一看法，「自我表達」之建構信度(又稱組成信 度)值為 0.75，達標準值 0.6 以上，因此，研究者判定「自我表達」仍具建構 效度。

表30 信效度評鑑摘要

在區別效度部分，本研究採用模式間潛在變項之相關與潛在變項配對相關信 賴區間檢定法，也就是使用標準誤來形成真實相關的近似信賴區間，信賴水準為 95%，計算方式為 r±1.96×標準誤，判定信賴區間值是否存在包含 1.00 的值，來 檢定潛在變項的區別效度(Anderson & Gerbing, 1988; 黃芳銘，2007)。本研究從 表31 得知，潛在變項間的相關是可以區別的，即具有區別效度；而括弧中之信

(0.75,0.86) 0.93 (0.89,0.96)

第六節 模式之整體適配度評鑑

本節根據上述驗證性因素分析調整過後之測量模式為基礎；進一步以

LISREL 程式驗證「職棒觀眾之休閒涉入、組織承諾與幸福感」之結構模式；並 做整體結構模式適配度考驗。

一、模式之整體適配度評鑑

整體結構模式適配度考驗是檢視觀察資料與所要考驗之理論模式間的配合 情形，所以在進行模式適配度檢視之前，要先確定各參數是否有違犯估計的問題 產生，而違犯估計標準及檢驗結果論述如下(黃芳銘，2007)：

(一)違犯估計之檢視

違犯估計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統計可 接受的範圍，也就是模式將獲得不適當的解，若模式中發生不適當的解就是一種 違犯估計(offending estimate)，所獲得的統計估計係數是有問題的，整個模式的估 計是不正確的，必須先行處理。所以，檢驗模式適配度之前，必須加以檢視是否 有違犯估計的現象產生，再對模式做整體評鑑。通常發生的違犯估計有三種類型，

分別為：

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 (≧0.95)。

3.有太大的標準誤。

由下表32 模式參數估計及測量誤估計摘要表，可得知標準化係數之值介於 0.54 至 0.90 之間，大部分皆未太接近 1 (通常以 0.95 為門檻)。標準誤介於 0.048 至0.13，且沒有任何負的變異誤存在。

綜合以上各項結果顯示，本研究模式並無違犯估計之現象，所以可以再進 行整體模式適配度檢定。

表32 模式參數估計及測量誤估計摘要表

註：未列標準誤者為參照指標，*p<0.05。

在整體模式適配度的檢定方面，要驗證模式的假設，須先評鑑模式的整體適 配程度。經資料的處理後，得到表33 之結果。在 SEM 中的卡方值(χ²)是由適配 函數所轉換而來的統計量，反應出假設模型的假設矩陣與觀察矩陣的差異程度。

此時虛無假設為假設矩陣與觀察矩陣沒有差異(模型適配度良好)。若卡方值達顯 著水準，表虛無假設不成立，模型適配度不佳；相反地，若卡方值未達顯著水準，

表虛無假設成立，模式適配度良好(邱皓政，2004)。本研究中的 χ² (24) =84.10，P = 0.00，達到顯著水準，表示本研究的假設矩陣與觀察矩陣有差異。雖然卡方值達 到顯著水準，使得模式適配不佳，但是因為卡方值受樣本數影響很大，往往使得 真實模式被接受的程度降低許多，因此可以不必太在乎這個指標(黃芳銘，2007)。

從絕對適配指標來看，GFI 值為 0.94，大於接受值 0.90，顯示假設模式可以 接受，AGFI 值為 0.89，雖未通過接受值為 0.9 以上的規定，但 MacCallum and Hong (1997)認為 AGFI 值大於 0.8 即可；RMSEA 為 0.090，其值介 0.08 與 0.1 之間，

可視為「普通適配」；SRMR 為 0.047，小於接受值 0.05，顯示模式通過。

在相對適配指標部分，NNFI 為 0.97，遠大於接受值 0.90；CFI 為 0.98，亦 大於接受值0.90，顯示模式可以接受。

最後從簡效適配指標來看，PNFI 為 0.65，大於接受值 0.5；PGFI 是 0.51，大 於接受值0.5 之要求；χ²/df 為 3.5，也在 1~5 的標準值之內。整體而言，三類型 的適配指標除χ²值之外，其它的適配度指標皆在理想範圍，而且，從圖10 可得 知模型解釋力為0.73，因此，結論為本研究模式可以接受，意即本研究模式具有

題項 非標準化參數 標準誤 t 值 標準化參數值λ 標準化誤差

LI1 吸引力 1.00 --- --- 0.78 0.39

LI2 自我表達 1.16 0.073 15.81* 0.88 0.23

LI3 中心性 1.02 0.072 14.22* 0.78 0.38

OC1 情感型 1.00 --- --- 0.87 0.25

OC2 持續型 1.01 0.048 20.96* 0.90 0.19

OC3 規範型 0.97 0.050 19.32* 0.85 0.27

WB1 生活滿意度 1.00 --- --- 0.71 0.49

WB2 正向情感 1.24 0.12 10.37* 0.82 0.33

WB3 負向情感 1.08 0.13 8.16* 0.54 0.71

良好的整體建構效度，因此可以進一步檢驗研究假設。

表33 整體模式適配度考驗指標摘要表

絕對適配指標 相對適配指標 簡效適配指標

χ² 值

(P 值) GFI AGFI SRMR RMSEA NNFI CFI PNFI PGFI χ²/df

假設模式 84.10

0.00 0.94 0.89 0.047 0.090 0.97 0.98 0.65 0.50 3.5 接受值 >0.05 ≧0.9 ≧0.9 ≦0.05 ≦0.1 ≧0.9 ≧0.9 ≧0.5 ≧0.5 1~5

註： 表示該指標未通過

結構模式假設指的就是潛在變項間的相互關係，其整個結構模式信度來看，

Bollen (1989)認為 t 值的絕對值至少應大於 1.96，表示呈顯著，只要 t 值達到顯著 的程度，信度R²就可接受，其標準化參數即代表影響的程度，也就是本研究主

Bollen (1989)認為 t 值的絕對值至少應大於 1.96，表示呈顯著，只要 t 值達到顯著 的程度，信度R²就可接受，其標準化參數即代表影響的程度，也就是本研究主