第四章 資料分析
第四節 驗證性因素分析
本節利用AMOS 軟體進行驗證性因素分析（confirmatory factor analysis；CFA），CFA 屬於 SEM 的一種次模式，為 SEM 分析的一種特殊運用，可以說是進行整合性 SEM 分析的一個前置步驟或基礎架構（吳明隆，2009）。Bogozzi 和 Yi（1988）認為假設模式 與實際資料是否能契合，須同時考慮整體模式適配度指標（overall model fit）及模式 內在結構適配度指標（fit of internal structural model）。因此本研究欲以參考 Bogozzi 和Yi 學者建議檢定所發展模式之假設檢定是否具有信度及效度。
整體模式適配度指標是評鑑假設的路徑分析模式與樣本資料是否互相適配。當適 配度愈高，表示理論架構與樣本資料是可接受的，反之則表示模式整體適配度欠佳，
或是模式辨認結果無法適配，須進行修正。Hair、Anderson、Tatham 和 Black（1998）
認為在進行模式適配度評估時，最好能考量到三種指標，分別為：絕對適配測量
（absolute fit indices）、增值適配測量（incremental fit measurement）及簡約適配度測 量（parsimonious fit measurement）。因為當研究者在進行模式適配度評估時，同時考 慮這三種指標，對模式的可接受性或拒絕比較能夠產生共識的結果。本研究參考Hair 等學者的意見，利用殘差均方和平方根（root mean square residual, RMR）、漸進殘差 均方和平方根（root mean square error of approximation, RMSEA）、適配度指數
（goodness-of-fit index）、調整後適配度指數（adjusted goodness-of-fit index, AGFI）、規 準適配指數（normal fit index, NFI）、比較適配指數（comparative fit index, CFI）等指標 進行整體模式的適配度評估。
模式內在結構適配度指標則參考Bagozzi 和 Yi（1988）以下列指標做為判斷，個別 項目信度（individual item reliability）即 AMOS 中觀察變項多元相關的平方（squared multiple correlations；SMC），也就是個別測量變項的信度係數，是否達到 0.4 以上；測 量變數對該構面的因素負荷量是否為0.50~0.95，以及具統計上的顯著性；構面的組合信 度（composite reliability；CR）是為了測量構面之信度的組合品質，CR 值愈高表示衡量 指標愈能測出建構信度，BogozziYi 認為組合信度在 0.6 以上，就表示潛在變數的組合信 度良好；構面與其對應之所有衡量題項間所萃取的平均變異抽取量（average variances extracted, AVE）是計算各測量變數對構面的平均解釋力，達 0.5 以上表示具良好的收斂 效度（convergent validity）。收歛效度是指測量相同潛在特質的題項或測驗會落在同一個 因素構面上，且題項或測驗間所測得的測量值之間具有高度的相關（吳明隆，2009）。
一、 「重視程度」驗證性因素分析
表4-10 與表 4-11 顯示採用最大概似法（maximum likelihood；ML）二階驗證因 素分析自變數重視程度的結果，基本適配度指標合乎標準，整體模式的適配度指標 RMR 為 0.024 優於理想值 0.05 的水準；GFI 為 0.975、AGFI 為 0.958、NFI 為 0.968、
CFI 為 0.971 均優於 0.9 的理想值水準；RMSEA 為 0.058 優於 0.08 理想值水準。模式 內在結構適合度各題項 SMC 除了「我重視來店禮，為一般市面上不容易買到的程 度。」略差於理想值，其他均達 0.4 之標準，各題項的因素負荷量介於 0.56 至 0.86
，並具有顯著性（p<0.001），表示題項的信度值良好。而各構面的 CR 值都在 0.66 以 上，AVE 值介於 0.50 至 0.63，表示收斂效度佳。顯示重視程度在各構面題項上是可 接受的範圍，研究所提的假設模式與實際資料可以適配。
表4-10 重視程度模型適配度檢定
統計檢定量 適配的標準
或臨界值 檢定結果數據 模式適配判斷 整體模式適配度指標
殘差均方和平方根（RMR） 小於0.05 0.024 適合 適配度指數（GFI） 大於0.9 0.975 適合 調整後適配度指數（AGFI） 大於0.8 0.958 適合 規準適配指數（NFI） 大於0.9 0.968 適合 比較配適指數（CFI） 大於0.9 0.971 適合 漸進殘差均方和平方根
（RMSEA） 小於0.8 0.058 適合
模式內在結構適配度的評估
個別項目信度（SMC） 大於0.4 0.31~0.74 略差 組合信度（CR） 大於0.6 0.66~0.84 適合 平均變異抽取量（AVE） 大於0.5 0.50~0.63 適合 參數估計值均達顯著水準 絕對值t 值>1.96
或p<0.05 是 適合
表4-11 重視程度二階驗證因素分析
測量構面與題項 因素負荷值
（λ）a SMC CRb AVEc
重視程度(一階) 0.90 0.65
品質(二階) 0.83*** 0.69 0.77 0.63 我重視來店禮品質良好的程度。 0.80*** 0.64 我重視來店禮容易耗損的程度。 0.78*** 0.61 價格(二階) 0.88*** 0.77 0.66 0.50 我重視兌換來店禮時需另付費用的合理程度。 0.62*** 0.39 我重視來店禮本身的價值程度。 0.78*** 0.61 服務(二階) 0.81*** 0.66 0.84 0.63 我重視兌換來店禮服務人員的親切程度。 0.77*** 0.60 我重視兌換來店禮時，服務人員對顧客反應
瑕疵品的處理態度。 0.81*** 0.65
我重視百貨公司人員處理排隊兌換來店禮的
快速程度。 0.80*** 0.63
特殊性(二階) 0.83*** 0.69 0.68 0.52 我重視來店禮讓我感覺特別的程度。 0.86*** 0.74 我重視來店禮，為一般市面上不容易買到的
程度。 0.56*** 0.31
可用性(二階) 0.68*** 0.46 0.75 0.60 我重視提供的來店禮，在日常生活中實用的
程度。 0.76*** 0.58
我重視來店禮使用方法簡易的程度。 0.78*** 0.61
註：a因素負荷量為標準化之值，其t 值皆大於 1.96，***表示 p<0.001
bCR 組合信度=（Σ標準化因素負荷量）2/[（Σ標準化因素負荷量）2+（Σ測量誤差）]
cAVE（平均變異抽取量）=（ Σ標準化因素負荷量2）/ [（Σ標準化因素負荷量）2+（Σ測量誤差）]
二、 「兌換意願、顧客滿意度價與顧客忠誠度」的驗證性因素分析
採用最大概似法二階段驗證因素分析依變數兌換意願、顧客滿意度、顧客忠誠度 的結果。因其顧客忠誠度構面僅有一題項衡量，吳明隆（2009）說明其方法就是將潛 在變數只有單一觀察變項的誤差項之變異數加以限制，使其固定為某個數值，則測量 誤差值的變異數會變為可辨識的參數（identified parameters）。如將測量誤差值的變 異數設定為0，表示測量指標可以百分之百由潛在變數來預測，此時的觀察變項的SMC 值會等於1（100%），因此本研究將顧客忠誠度測量誤差值的變異數設為0表示顧客 忠誠度構面衡量由潛在變項百分之百反映。
表4-12 與表 4-13 顯示原先模式適配度指標 RMR 為 0.060、GFI 為 0.851、AGFI 為0.804、NFI 為 0.885、CFI 為 0.888、RMSEA 為 0.105，分析結果均略差於理想的 適配標準或臨界值。根據吳明隆（2009）認為經適配度考驗結果，若無法與觀察資料 適配，表示假設模式還必須加以修正，假設理論模式的修正也必須有其理論根據，或 依據經驗法則加以修正且要注意增列的參數限制條件不能違反SEM 的基本假定，也 不能與理論相矛盾。因此參考 AMOS 提供的修正指標（Modification indices）數 據來進行標準誤差項相關（correlated error）的界定。
其修正後結果如表4-14 與表 4-15 所示，基本適配度指標合乎標準，整體模式的 適配度指標RMR 為 0.054 略差於理想值水準；GFI 為 0.978、AGFI 為 0.965、CFI 為 0.986、NFI 為 0.983 皆優於 0.9 之理想水準；RMSEA 為 0.037 優於理想水準 0.8，模 式內在結構適合度各題項SMC 皆大於理想值 0.4 之標準，各題項的因素負荷量介於 0.68 至 0.93，並具有顯著性（p<0.001），表示題項的信度值良好。而各構面的 CR 值 介於0.76 至 0.93 均高於 0.6 之理想標準。AVE 值介於 0.61 至 0.86，均高於 0.5 之理 想值，表示收斂效度佳。顯示兌換意願、顧客滿意度與顧客忠誠度構面是在可接受之 範圍，研究所提的假設模式與實際資料可以適配。
表4-12 兌換意願、顧客滿意度與顧客忠誠度適配度檢定
統計檢定量 適配的標準
或臨界值 檢定結果數據 模式適配判斷 整體模式適配度指標
殘差均方和平方根（RMR） 小於0.05 0.060 略差 適配度指數（GFI） 大於0.9 0.851 略差 調整後適配度指數（AGFI） 大於0.8 0.804 適合 規準適配指數（NFI） 大於0.9 0.885 略差 比較適配指數（CFI） 大於0.9 0.888 略差 漸進殘差均方和平方根
（RMSEA） 小於0.8 0.105 略差
模式內在結構適配度的評估
個別項目信度（SMC） 大於0.4 0.52~0.86 適合 組合信度（CR） 大於0.6 0.82~0.93 適合 平均變異抽取量（AVE） 大於0.5 0.62~0.86 適合 參數估計值均達顯著水準 絕對值t 值>1.96
或p<0.05 是 適合
表4-13 兌換意願、顧客滿意度與顧客忠誠度二階驗證因素分析
測量構面與題項 因素負荷值
（λ）a SMC CRb AVEc
兌換意願(一階) 0.64 0.38
價值告知(二階) 0.52*** 0.27 0.82 0.70 我喜歡來店禮是有清楚標示價值的。 0.78*** 0.61 如果告知我來店禮的價值，我會傾向於兌換。 0.89*** 0.79 涉入程度(二階) 0.80*** 0.64 0.90 0.64 我覺得兌換來店禮是一件重要的事。 0.77*** 0.59
兌換來店禮是我的興趣。 0.83*** 0.70
兌換來店禮對我而言是一種愉快的享受。 0.87*** 0.76 兌換不同的來店禮所帶給我的感受皆不一樣。 0.78*** 0.61 我相信換取不同的來店禮會得到不同的樂趣。 0.75*** 0.57 促銷情境(二階) 0.49*** 0.25 0.92 0.86 會因為來店禮數量的限制，我會提早去兌換。 0.93*** 0.86 會因為來店禮時間的限制，我會提早去兌換。 0.92*** 0.85
顧客滿意度(一階) 0.93 0.62
本次兌換的來店禮是品質良好的。 0.72*** 0.52
本次兌換的來店禮是精心安排的。 0.79*** 0.62
本次兌換的來店禮是體貼消費者的。 0.82*** 0.67
本次兌換的來店禮是內容豐富的。 0.82*** 0.68
本次兌換來店禮給人很好的兌換經驗。 0.77*** 0.59
本次來店禮吸引我。 0.80*** 0.64
本次來店禮引發我兌換的慾望。 0.80*** 0.64
本次兌換來店禮整體評價是好的。 0.78*** 0.61
顧客忠誠度(一階)
本次兌換來店禮使我下次再度來店消費的意願。 1.00 1.00d
註：a因素負荷量為標準化之值，其t 值皆大於 1.96，***表示 p<0.001
bCR 組合信度=（Σ標準化因素負荷量）2/[（Σ標準化因素負荷量）2+（Σ測量誤差）]
cAVE（平均變異抽取量）=（Σ標準化因素負荷量2）/ [（Σ標準化因素負荷量）2+（Σ測量誤差）]
d顧客忠誠度構面之參數估計設為1，表示測量指標將由潛在變數 100%反映
表4-14 修正後兌換意願、顧客滿意度與顧客忠誠度二階驗證因素分析
測量構面與題項 因素負荷值
（λ）a SMC CRb AVEc
兌換意願(一階) 0.63 0.37
價值告知(二階) 0.52*** 0.27 0.82 0.70 我喜歡來店禮是有清楚標示價值的。 0.78*** 0.61 如果告知我來店禮的價值，我會傾向於兌換。 0.89*** 0.78
表4-14 修正後兌換意願、顧客滿意度與顧客忠誠度二階驗證因素分析
表4-15 修正後兌換意願、顧客滿意度與顧客忠誠度適配度檢定 模式內在結構適配度的評估
個別項目信度（SMC） 大於0.4 0.46~0.86 適合 組合信度（CR） 大於0.6 0.82~0.93 適合 平均變異抽取量（AVE） 大於0.5 0.64~0.85 適合 參數估計值均達顯著水準 絕對值t 值>1.96
或p<0.05 是 適合
三、 區別效度
區別效度（discriminant validity）是指構面所代表的潛在特質與其他構面所代表 的潛在特質間有低度相關或有顯著的差異存在（吳明隆，2009）。本研究參考 Fornell 與 Larcker（1981）欲判斷是否具有區別效度，可觀察各構面之平均變異抽取量是否 均大於該構面與任何一構面之兩兩相關係數平方值，若成立則表示符合區別效度。表 4-16 除了服務與價格因素的相關係數略大於價格的 AVE 值；品質與價格因素的相關
區別效度（discriminant validity）是指構面所代表的潛在特質與其他構面所代表 的潛在特質間有低度相關或有顯著的差異存在（吳明隆，2009）。本研究參考 Fornell 與 Larcker（1981）欲判斷是否具有區別效度，可觀察各構面之平均變異抽取量是否 均大於該構面與任何一構面之兩兩相關係數平方值，若成立則表示符合區別效度。表 4-16 除了服務與價格因素的相關係數略大於價格的 AVE 值；品質與價格因素的相關