第四章 資料分析
第三節 驗證性因素分析
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二、 效度分析
本研究在效度分析上將進行內容效度與建構效度之檢測，根據前章第六節 之介紹：
1. 內容效度(content validity)
內容效度又稱邏輯效度，意指衡量工具內容的適切性與代表性，如衡量 之問項取自於理論基礎、實證經驗、邏輯推理及專家共識等，且經過事 前測試，即代表此一衡量工具有內容效度。
2. 建構效度(constructive validity)
建構效度指利用某一種衡量工具來衡量某種特質或構念的程度。建構效 度包含收斂效度(convergent validity)與區別效度(discriminant validity)兩 種次類型。收斂效度主要測試以一個變數發展出的多個問項，最後是否 能收斂於一個因素中；區別效度主要在判別問項可以與其他變數區別的 程度。
本研究之問卷發展與各構念之問項具有過去學者理論和文獻基礎的支持，
並且配合研究對象的相關次級資料以及與專家學者討論後予以修正，完成最終 版之問卷設計，因此本研究問卷應具有足夠的內容效度。
在建構效度的部分，本研究將於下一節驗證性因素分析中一併進行收斂效 度與區別效度之分析、探討。
第三節 驗證性因素分析
根據 Bollen(1989)提出之兩階段法則，主張將統合模型分析分為兩步驟，
首先執行因素分析進行量測模型的參數估計，再將前一階段所建立的潛在因素 視為觀察變項，以路徑分析模式進行結構模型分析。因此，本節將先進行驗證 性因素分析，確認所得資料能否確實衡量潛在變項。
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當測量模型具有多個初階潛在因素且無隸屬結構關係時，其計算反應潛在 變項間關係強度之分析稱為初階驗證性因素分析(first-order DFA)；若初階潛在因 素間存有共同且更高的潛在因素時，所進行的潛在變數檢測之分析則稱為階層 驗證性因素分析(hierarchical CFA)。
由於「企業志工參與程度」、「組織認同」、「顧客導向」與「工作滿足」此 四個變數為一階構念的潛在變項，其衡量題項間並無隸屬結構關係。而「企業 社會責任認知程度」、「知覺外部聲望」、「組織承諾」與「組織公民行為」等潛 在構念則包含若干次構面，各次構面之下包含若干衡量題項，因此，本研究為 考量後續整體模型精簡化，將針對此四個變數先進行二階模型之分析研究，探 討潛在變項間的關係強度，之後再進行整體假設模型的初階 CFA 模型適配度分 析。
一、 二階模型分析
(一) 企業社會責任認知程度之二階模型
本研究將企業社會責任認知程度之 18 個測量變項放入模型中進行驗證性 因素分析，得到適配度如表 4-3-1 所示。
表 4-3-1 企業社會責任認知程度二階 CFA 適配度評鑑(修飾前)
適配度指標 分析結果
χ2 卡方值 696.30 (P=0.00) χ2/df χ2/df= 696.30/131=5.32
RMSEA 0.12
CFI 0.94
SRMR 0.077
GFI 0.80
AGFI 0.74
Jöreskog(1970)認為當χ2/df 小於 5 時，表示模型之適配度為可以接受的範
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圍。RMSEA 建議以 0.05 為良好契合的門檻，0.08 為可接受的模型契合門檻 (McDonald & Ho, 2002)。CFI 指數的數值越接近 1 時越為理想，一般是以 0.95 為門檻(邱皓政, 2006)。SRMR 指數介於 0 至 1 之間，數值低於 0.08 時表示模型 契合度佳(Hu & Bentler, 1999)。GFI 和 AGFI 通常需要大於 0.90 才可視為具有理 想的契合度(Hu & Bentler, 1999)，然而 Bagozzi & Yi(1988)則認為只要達到 0.80 的門檻即代表模型契合度可被接受。
由表 4-3-1 顯示之數據，χ2/df 大於 5，RMSEA 為 0.12 大於可接受的契合 門檻，因此得知此一模型適配度並不理想。是故，本研究根據 LISREL 提供的修 正指數(modification index, MI)以及潛在變項預期改變量(expected change for Lambda)，並配合相關理論基礎進行模型修飾，刪除題項 2、題項 5、題項 10、
題項 14 及題項 15，刪除原則為將修正指數高的題項優先刪除，意即在刪除愈少 的題項內得到最佳的模型修飾結果，並同時考慮所刪除的題項數避免集中在特 定次構面，藉此保留構面之完整意義。刪除上述題項後之二階模型適配度指標 如表 4-3-2 所示，可得知χ2/df 為 3.18 小於 5，CFI 為 0.97 大於 0.95，GFI 與 AGFI 也都達到大於 0.8 之標準，修飾後模型之適配度可視為良好，保留 13 個測量變 項和 4 個潛在變項。
表 4-3-2 企業社會責任認知程度二階 CFA 適配度評鑑(修飾後)
適配度指標 分析結果
χ2 卡方值 193.76 (P=0.00) χ2/df χ2/df= 193.76/61=3.18 RMSEA 0.11
CFI 0.97
SRMR 0.067
GFI 0.86
AGFI 0.80
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參數估計分析結果
欲檢視模型各潛在變項的收斂效度時，可透過標準化λ 值與 t 值進行檢定，
當 t 值大於 1.96 時，表示檢定結果達到 0.05 之顯著水準；大於 2.58 時。則達到 0.01 之顯著水準；大於 3.29 時，則達到 0.001 之顯著水準。本研究企業社會責 任認知程度二階 CFA 標準化λ 值與 t 值整理如表 4-3-3 所示，其 t 值均大於 3.29，
達到 0.001 的顯著水準，因此可推斷其潛在變項具有收斂效度，代表本問卷之觀 察變項能對應其潛在變項。
表 4-3-3 企業社會責任認知程度二階 CFA 標準化λ 值與 t 值 潛在變項 題項 標準化
λ 值 t 值 潛在變項 題項 標準化
λ 值 t 值
經濟性
01 057 NA
法律性
06 0.68 NA 03 0.70 8.05 07 0.73 10.92 04 0.73 8.13 08 0.73 10.99
道德性
09 0.60 NA
自發性
16 0.78 NA 11 0.80 10.25 17 0.75 13.02 12 0.71 9.61 18 0.85 14.35 13 0.61 8.63
註：各潛在變項的第一題設定相關為 1，故不進行 t 檢定。
(二) 知覺外部聲望二階模型
本研究將知覺外部聲望之 8 個測量變項放入模型中進行驗證性因素分析，
得到適配度如表 4-3-4 所示，χ2/df 為 2.91，RMSEA 為 0.078，達小於 0.08 之標 準門檻，CFI 指標大於 0.95，GFI 與 AGFI 皆大於 0.9，達到契合標準，因此可 知，知覺外部聲望二階模型之適配度良好。
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表 4-3-4 知覺外部聲望二階 CFA 適配度評鑑
適配度指標 分析結果
χ2 卡方值 55.26(P=0.00) χ2/df χ2/df=55.26/19=2.91 RMSEA 0.078
CFI 0.98
SRMR 0.036
GFI 0.96
AGFI 0.92 參數估計分析結果
由於此模型在參數估計時，遭遇到非正定問題(non-positive definite)而無法 求解，因此本研究先行假設知覺外部社會聲望構面之ψ(psi)值為固定值 1，可得 知覺外部聲望之 CFA 標準化λ 值與 t 值如表 4-3-5 所示，其 t 值均大於 3.29，達 到 0.001 的顯著水準，因此可推斷其潛在變項具有收斂效度，本研究將接受此二 階模型。
表 4-3-5 知覺外部聲望二階 CFA 標準化λ 值與 t 值
潛在變項 題項 標準化
λ 值 t 值 潛在變項 題項 標準化
λ 值 t 值
知覺外部 社會聲望
24 0.82 NA
知覺外部 經濟聲望
29 0.84 NA 25 0.85 16.36 30 0.89 17.67 26 0.70 13.09 31 0.76 15.02 27 0.62 11.18
28 0.63 11.46
註：各潛在變項的第一題設定相關為 1，故不進行 t 檢定。
(三) 組織承諾二階模型
組織承諾之二階 CFA 適配度如表 4-3-6 所示，χ2/df 為 4.8，仍在小於 5 的
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可接受門檻內，CFI、SRMR 與 GFI 也均達標準，然而 RMSEA 為 0.11 大於可接 受的契合門檻，因此得知此一模型適配度不甚理想。
表 4-3-6 組織承諾二階 CFA 適配度評鑑(修飾前)
適配度指標 分析結果
χ2 卡方值 355.32(P=0.00) χ2/df χ2/df=355.32/74=4.8 RMSEA 0.11
CFI 0.97
SRMR 0.067
GFI 0.86
AGFI 0.80
本研究參考 LISREL 提供的修正指數(modification index，MI)以及潛在變項 預期改變量(expected change for Lambda)後，將修正指數高的題項優先刪除，包 含題項 54、題項 55 及題項 60。刪除修飾後的二階模型適配度指標整理如表 4-3-7 所示，χ2/df 為 3.01，RMSEA 達 0.08 之標準門檻，CFI 指標大於 0.95，GFI 與 AGFI 亦皆達到標準，因此，修飾後模型之適配度為良好。
表 4-3-7 組織承諾二階 CFA 適配度評鑑(修飾後)
適配度指標 分析結果
χ2 卡方值 123.28(P=0.00) χ2/df χ2/df=123.28/41=3.01 RMSEA 0.08
CFI 0.98
SRMR 0.037
GFI 0.93
AGFI 0.89
參數估計分析結果
本研究組織承諾二階 CFA 標準化λ 值與 t 值整理如表 4-3-8 所示，其 t 值均 大於 3.29，達到 0.001 的顯著水準，因此可推斷其潛在變項具有收斂效度，本研
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χ2/df χ2/df=617.90/165=3.74 RMSEA 0.093CFI 0.95
SRMR 0.11
GFI 0.84
AGFI 0.79
本研究參考 LISREL 所提供的修正指數(modification index，MI)以及潛在變 項預期改變量(expected change for Lambda)後，在考量刪除愈少的題項內得到最 佳的模型修飾結果，本研究刪除題項 64 及題項 74，修飾後的二階模型適配度指
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χ2/df χ2/df=387.41/130=2.98 RMSEA 0.079‧
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表 4-3-13 初階 CFA 適配度評鑑
適配度指標 分析結果
χ2 卡方值 1396.67(P=0.00) χ2/df χ2/df=1396.67/601=2.32 RMSEA 0.065
CFI 0.98
SRMR 0.051
GFI 0.81
AGFI 0.77
(二) 收斂效度分析
透過觀察標準化的λ 值與 t 值檢驗，可得模式中各潛在變項的收斂效度，
若個別題項之 t 值大於 2.58 時。則達到 0.01 之顯著水準；大於 3.29 時，則達到 0.001 之顯著水準。由表 4-3-14 可得知，本研究初階模型的 t 值均達 0.001 的顯 著水準，可推斷本模型之潛在變項具有收斂效度，證明觀察變項能對應其潛在 變項。
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Jöreskog & Sörbom(1989)提出的潛在變項配對相關信賴區間檢定法，將φ 值±1.96 個標準誤形成信賴水準為 95%的真實相關區間，若信賴區間未包含 1，則表示具 有區別效度。‧
Hair et al.(1998)指出，可用 SEM 進行前在變項的信度檢定，稱為組合信度 (composite reliability，CR)或稱為構念信度(construct reliability)，計算公式如下：
λ = 觀察變項在潛在變項上的標準化參數
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一般學者建議個別前在變項之組合信度宜大於 0.60(Bagozzi & Yi, 1988)，
有些學者建議大於 0.5 即可(Raines-Eudy, 2000)。下表 4-3-16 為此模型潛在變項 的組合信度，其 CR 值皆大於 0.6，故組合信度良好。
平均變異數萃取量(average variance extracted，AVE)為觀察變項的總變異量 有多少來自於潛在變項的變異量，其他的變異量則由測量誤所貢獻(黃芳銘,
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SEM 是以結構方程模式(structural equation)表示潛在變項間的關係，以及潛 在變項(latent variable)與觀察變項(manifested variable)之間的關係。因此，結構方 程式模式分析可分為兩部分，包含研究模型的適配度分析與變數間因果關係分 析，前者乃檢驗整體研究模型與觀察資料之間是否無顯著差異；後者為確認研 究模型中各變數間的影響效果是否顯著，即為路徑分析(path analysis)。
結構方程式模式的路徑分析可分為兩種，其一為觀察變項的路徑分析(path analysis with observed variables，PA-OV)；另一種則為潛在變項的路徑分析(path analysis with latent variables，PA-LV)，此種路徑分析運用了統合模型的概念與技 術，以潛在變項的模型來進行變項關係的探討(邱皓政, 2006)。