第四章 資料結果與分析
第三節 驗證性因素分析
國
立 政 治 大 學
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深的一群，他們不光只查看 Line 公共服務類官方帳號的資訊，還會實際在當中 做出留言、按讚、投票等參與行為。隨著使用經驗的增加，這些使用者更能瞭解 及接觸到使用過程和情境中可能會發生的問題，因而在填寫問卷時，若有期望和 使用經驗產生落差的情形，可能對正面感受和整體滿意度評分產生負面影響；相 反的，較少、或是完全沒在 Line 公共服務類官方帳號中活動者，在 Line 公共服 務類官方帳號的投入，相較經常參與活動者來說偏低，在對 Line 公共服務類官 方帳號不甚熟悉的情況下，一方面期望和好感未曾被破壞，此外，在較不熟悉某 項事物時，一般而言，填答者也不會打出太低的評比分數，因而造成未使用或較 少使用者滿意度偏高的情形。
本研究認為，隨著使用經驗與投入程度的增加，理論要能提升使用者對於一 項產品的依賴及好感，並進而提升其整體滿意度，但以 Line 公共服務類官方帳 號的情形來看，卻出現相反的狀況。以此結果分析，使用者目前對於 Line 公共 服務類官方帳號的滿意度仍不夠，且對於經常使用、且投入參與程度較高的群體 來說，更是如此。為此，本研究認為公部門中的 Line 公共服務類官方帳號經營 者，應擬訂策略，針對不同群體的使用者和潛在使用者所關注的各項指標，有針 對性的進行改善，從而再提高整體的滿意度。
第三節 驗證性因素分析
以 下 針 對 本 研 究 問 卷 之 效 度 與 信 度 進 行 檢 測 ， 以 驗 證 性 因 素 分 析 及 C o ba h’ α 係數，檢測問卷之效度與信度水準，本節共分為二部份，分別為效 度分析及信度分析，以下分別進行說明。
一、 信度分析
在社會及行為科學研究之中，一般而言信度評估可分為四種指標，即再測信
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度（test-retest reliability）、複本信度（alternative-form reliability）、折半信度
（split-half reliability）以及內部一致性信度（internal consistency reliability）。不 論是再測信度、複本信度或折半信度，皆可稱為內部一致性信度，且內部一致性
（Maximum Likehood Estimation; MLE）進行各構面衡量模式（Measurement Model）之適合度檢定，以檢定各構面是否具足夠的收斂效度（Convergent Validity）
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與區別效度（Discriminant Validity）；以下依序分析收斂效度與區別效度。
（一）收斂效度分析
本研究依據 Anderson & Gerbing（1988）建議收斂效度分析準則、Bagozzi &
Yi（1988）提出之驗證性因素分析評估標準及 Gefen, Straub & Boudreau（2000）
之適配度指標建議數據進行評量，整理得四項評估準則包含：（1）適配度指標
（Goodness of Fit Index; GFI）愈接近 1 表示模型適合度佳、基準適配度指標
（Normed Fit Index; NFI）及比較適配度指標（Comparative Fit Index; CFI）高於 0.8，殘差均方根（Root Mean Square Residual; RMSR）低於 0.05，觀測數據與模 式一致時，殘差值即為 0，因此愈近似 0，則顯示數據與模型的適配度佳。；（2）
各指標的因素負荷量皆具顯著性；（3）各構面的組合信度 （Composite Reliability;
CR）高於 0.7；（4）平均萃取變異量（Average Variance Extracted; AVE）高於 0.5。
針對上述的評估準則，本研究利用 AMOS 7.0 版進行各構面題項資料分析，以最 大概估法估計參數計算出各構面之組合信度及平均萃取變異量。
1、「知覺實用性」
在「知覺實用性」的衡量模型中，有經驗使用者的 RMR=0.009，低於 0.05，
而 GFI、NFI、CFI 分別為 0.959、0.984、0.988，皆高於 0.9，各衡量指標因素負 荷量皆為顯著；組合信度為 0.9341、0.9425、0.9415，平均萃取變異量為 0.8253、
0.8454、0.843，組合信度與平均萃取變異量分別都高於 0.7 與 0.5，屬可接受範 圍。茲將上述資料整理於表 27。
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在「知覺易用性」的衡量模型中，其 RMR= 0.015，低於 0.05，而 GFI、NFI、
CFI 分別為 0.959、0.972、0.976，皆高於 0.9，各衡量指標因素負荷量皆為顯著；
組合信度為 0.819、0.8304、0.9145，平均萃取變異量為 0.6938、0.71、0.7811，
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NFI、CFI 分別為 0.920、0.942、0.953，皆高於 0.9，各衡量指標因素負荷量皆為 顯著；組合信度為 0.868、0.8718、0.8655、0.8394，平均萃取變異量為 0.6935、
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0.6943、0.6822、0.6379，組合信度與平均萃取變異量分別都高於 0.7 與 0.5。因 此，根據資料分析顯示「資訊內容品質」的收斂效度屬可接受範圍。茲將上述資
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在「使用滿意度」的衡量模型中，其 RMR= 0.021，低於 0.05，而 GFI、NFI、
CFI 分別都為 0.898、0.938、0.943，皆高於 0.8，各衡量指標因素負荷量皆為顯 著；組合信度為 0.7017、0.9029、0.8664，平均萃取變異量為 0.5414、0.7563、
0.685，組合信度與平均萃取變異量分別都高於 0.7 與 0.5，因此，根據資料分析
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度係數，表示此二構面具有區別效度。另依據 Fornell 和 Larcker（1981）作法，提出檢定區別效度第三項準則； （3）二構面的相關係數小於 AVE 之平方根， 素分析（Factor Analysis） 與路徑分析（Path Analysis），並納入了計量經濟學的