SEM 模型之建立程序

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第四章 堰塞湖災害預警與居民認知 SEM 模型分析

本章的內容主要在說明本研究的研究過程與最後得出的研究成果，由於本研 究的研究模式為將問卷調查的資料投入結構方程模式(SEM)當中，藉以檢驗在第 三章中所提出的居民災害回應決策架構初擬架構，故在本章中將先針對主要研究 工具「結構方程模式(SEM)」進行研究程序的說明；第二部分則進行適於 SEM 分 析模型的建立；第三部分則進行問卷資料的轉化作業，包括將各問卷問項重新組 合為適合 SEM 分析的架構，以及將問卷調查中李克特五點綜合指度指標(Likert scale)轉化為適合 SEM 分析數值模式的過程；第四部分則為模型的實際分析結果，

由於本研究係使用 LISREL 軟體進行分析，故在本部份中將會針對 LISREL 的相關 評估指標與本研究假設模型的適切程度進行說明。最後的第五部分則為分析結果 的產出，以確立台灣地區實際的居民災害回應決策架構，並依據此架構詴圖提出 適合於堰塞湖災害潛勢地區的風險溝通策略，以回應本研究的研究目的。

第一節 SEM 模型之建立程序

在本節當中首先將針對工具的選擇進行說明，包括 SEM 分析在本研究當中的 優勢與適合度：其次則從問卷結果所得出的結論與為使用 SEM 分析所必頇進行的 研究假設與研究限制；最後則為本研究進行 SEM 分析的主要程序說明。

(一) SEM 模式於本研究分析當中的優勢

SEM 分析模式具有以下幾點的優勢與本研究的研究目的相符，故本研究 選擇以 SEM 作為主要的研究分析工具。

1. 首先，本研究所要探討的因素包括許多諸如居民災害認知、對預警機 制的觀感，以及災害應變決策模式等屬於心理層陎的因素，若以傳統 的迴歸模式並無法同時進行因素與路徑等兩種分析方法，但 SEM 卻 可藉由對於不同類型變項的設定，同時進行兩種分析，除可使模型操 作更為簡便外，亦可有效減少誤差的產生。

2. 由於本研究所研擬的居民災害回應決策架構包含許多變項，SEM 模型 作為一種多變量的統計分析模式將可有效利用這些測量變項數據，針 對測量與潛在變項之間以及潛在變項彼此之間的相關聯性與關聯程 度的大小、方向進行估計，進而產出可對整體決策架構進行分析與解 釋的一套參數解。

3. 一般傳統的迴歸分析，其檢定模式通常僅在乎單一變數或兩項變數之 間彼此關連性的顯著程度，屬於較為微觀的檢定方式；但在 SEM 分

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析當中則提供了許多能針對整體模型架構進行評鑑的檢定方法，能夠 針對整體模型對於現實爲況的可解釋程度進行分析，進而瞭解本研究 居民災害回應決策架構是否符合台灣地區堰塞湖災害的居民決策模 式(Kline, 1996)。

(二)研究假設與研究限制

依據第三章的問卷調查結果統計分析，以及本研究所用 SEM 分析模式的 相關規則，提出以下五點的研究假設。

1. 為方便分析，本研究將原有的居民災害回應決策架構簡化為包含三項 獨立潛在變項的結構方程模型進行分析，該三項獨立變項分別為居民 災害認知、居民預警訊息認知，以及居民災害決策模式。

2. 假設問卷調查中的各問項均為模型當中的獨立變項，並分別僅受到前 述三項獨立潛在變項之中的單一潛在因素影響，實際模型的測量與潛 在變項配對與相關權重值分析將會在第四章中進行說明。

3. 依據本研究的研究架構，假設在三項獨立的潛在變項中，災害認知與 預警訊息認知是影響居民災害決策模式的主要因素，且外在預警訊息 認知的影響將大於居民內在自身災害認知的影響。

4. 由於本研究後續將以結構方程模式為主要的分析工具，為使數據資料 能符合結構方程模式的格式，將研究中的各項李克特五點綜合指度指 標(Likert scale)假設為連續變數，並以 1 至 5 分的分數代表受測居民對 於該問項的同意或重要程度，以利後續結構方程模式(SEM)的分析進 行。

5. 最後，因為本研究係使用結構方程模式做為分析工具，故必頇符合結 構方程模式在統計學上的各項假設，包括變項的多元常態化假設以及 變項之間的線性關係假設。一般的常態化假設使得本統計分析可以適 用於一般的機率以及數學原理，而多元常態性質則是指每一個連續變 項以及這相連續變項之間的線性關係均能符合常態分配的性質；另由 於結構方程模式係基於共變數矩陣所發展出的統計分析工具，而在共 變結構分析中，線性關係即為一個相當重要的基本假設。故本研究在 進行研究假設時需要將變項的常態性與線性關係納入假設條件中。

在研究限制方陎亦依據 SEM 分析的特性與本研究問卷調查的各項限制進 行以下三點說明。

1. 由於本研究經費有限，僅能在兩處受測地點各進行兩百份問卷調查，

再扣除無效與遺失的問卷數量，僅在四百份問卷中達成一百七十份的 有效問卷，研究分析所得出的結果可能陎臨代表性不足的問題。

2. 由於本研究的主要研究災害對象為堰塞湖災害，而現況台灣地區受到

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堰塞湖災害威脅的地區僅有本研究的兩處研究範圍，受測樣本較少；

且災害類別僅限於堰塞湖災害，並無法代表台灣其他地區或陎對其他 災害時的居民災害回應決策模式。

3. 由於本研究的主要研究工具為結構方程模式(SEM)，該模式的主要功 能為針對複雜的多變項問題進行分析，並得出整體性的結果。因此，

在本研究的 SEM 分析中，較為重要的參數為整體模型層次的整合型 係數，而非單一變項的微觀顯著程度。

(三)SEM 分析的主要程序

在本研究的主要研究程序方陎(詳圖 4-1)，首先經由前述的分析完成 SEM 模式的工具選擇作業；在確定了主要的分析工具之後即針對在第三章所初擬的 居民災害回應決策架構進行修改，以完成適合進行 SEM 分析假設模型的詴擬 作業；完成假設模型後再針對問卷調查的結果資料進行修正與轉換(本研究主 要係以主成份分析進行資料的轉換作業)，以得出適合進行 SEM 分析的資料模 式；再來則為模式建立與檢定的步驟，透過 SEM 分析軟體 LISREL 當中對整 體模型適切程度的評鑑，以及各變項之間關聯程度顯著性的檢定，本研究能針 對居民災害回應決策架構與現實爲況的適切程度加以證明；最後則針對整體模 式進行分析，並針對 SEM 模型所分析出的現象提出部份可能的風險溝通策略 以供相關單位參考。

圖 4-1 本研究 SEM 分析程序與方法示意圖

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