第四章 研究結果與分析
本研究使用 LISREL 8.51 版（結構方程模式，簡稱 SEM），來驗證本 研究的理論模式，本章主要內容分為三節，第一節線性結構關係模式的簡 介與判斷準則，第二節線性結構關係模式的建立，第三節線性結構模式的 分析結果。茲將各節內容詳述如下：
第一節 線性結構關係模式的簡介與判斷準則
LISREL 結構方程模式（Structural Equation Modeling，簡稱 SEM），是 一門基於統計分析技術的研究方法學，屬於多變量統計，因其整合了「因 素分析」與「路徑分析」，兩大部分，故在社會與科學研究上大量被使用。
SEM 模式係應包含結構模式與衡量模式兩項，結構模式乃用以界定潛在自 變數與潛在依變數間之線性關係，而衡量模式則界定了潛在變項（不可觀 察變數）與顯性變項（可觀察變數）之間的線性關係。也就是說，LISREL 模式最主要的功能即在於探討兩變項或多變項之間的因果關係，對變數間 之相關型式、強度均提供有效的因果推論，便於同時觀察各潛在變數間及 其與觀察變數間之相關性與因果現象，較一般路徑分析方式更能剖析複雜 之因果關係，近年來已被廣為運用於探討變數間之因果關係模式。本研究 使用的是觀察變項之路徑分析。
以 SEM 建構一個模式並評估其是否適切，必須由許多面向去觀察，
雖然結構方程模式提供了多種不同的模型評鑑指標，然而不同指標得到的 結果往往趨近一致，因此，選擇何種指標並不是一個重要的問題，但是，
如果不同的指標有不一致的結果，宜考量假設模型的適當性，重新加以分 析（邱皓政，2003）。而在 LISREL 模式的適配度指標上，主要是由基本的
（Bagozzi & Yi, 1988）。三方面評量指標中，『基本適合度指標』是用來檢 測模式誤差、或是或輸入有誤等問題；『整體模式適合度』是用來測定整 體模式與觀察值資料的適配程度；『模式內在結構適合度』是在評量模式 內各估計參數的顯著程度，及各變數的效度。其一般 LISREL 模式所採用 的各種適合度評鑑指標之比較，如表 4-1 所示。
表 4-1 各種適合度指數的比較
指標名稱與性質 範圍 判斷值 適用情形
卡方檢驗卡方檢驗 卡方檢驗卡方檢驗 χ2 test
理論模型與觀察模型的契合程度
－ P＞.05 說明模型解釋力
χ2 /df（Wheaton et al.）
考慮模式複雜度後的卡方值
－ ＜2
不受模式複雜度 影響
適合度指標 適合度指標 適合度指標 適合度指標
GFI（Bentler, 1983）
假設模型可以解釋觀察資料的比例
0-1 ＞.90 說明模型解釋力
AGFI（Bentler, 1983）
考慮模式複雜度後的 GFI
0-1* ＞.90
不受模式複雜度 影響
PGFI（Mulaik, 1989）
考慮模式的簡約性
0-1 ＞.50
說明模型的簡單 程度
NFI（Bentler＆Bonett, 1980）
比較假設模型與獨立模型的卡方差異
0-1 ＞.90
說明模型較虛無 模型的改善程度 NNFI（Bentler＆Bonett, 1980）
考慮模式複雜度後的 NFI
0-1* ＞.90
不受模式複雜度 影響
表 4-1 各種適合度指數的比較（續）
指標名稱與性質 範圍 判斷值 適用情形
替代性指標 替代性指標 替代性指標 替代性指標
NCP（Bentler, 1988）
假設模型的卡方值距離中央卡方分配的離散 程度
－
越接近 0 越好
說明假設模型距 離中央性卡方的 程度
CFI（Bentler, 1988）
假設模型與獨立模型的非中央性差異
0-1 ＞.95
說明模型較虛無 模型的改善程度 特別適合小樣本 RMSEA（Browne＆Cudeck, 1993）
比較理論模式與飽和模式的差距
0-1 ＜.05
不受樣本數模式 複雜度影響 AIC（Akaike, 1987）
經過簡約調整的模型契合度的波動性
－
越小 越好
適用於效度複核 非巢套模式比較 CAIC（Akaike, 1987）
經過簡約調整的模型契合度的波動性
－
越小 越好
適用於效度複核 非巢套模式比較 CN（Hoelter, 1983）
產生不顯著卡方值的樣本規模
－ ＞200
反應樣本規模的 適切性
殘差分析 殘差分析 殘差分析 殘差分析 RMR
未標準化假設模型整體殘差
－
越小 越好
瞭解殘差特性
SRMR
標準化假設模型整體殘差
0-1 ＜.08 瞭解殘差特性
*指數數值可能會超過範圍之外
資料來源：邱皓政「結構方程模式」台北：雙葉書廊 p.5.23
第二節 線性結構關係模式的建立
結構方程模式取向的路徑分析有兩種應用模型，觀察變項路徑分析
（path analysis with observed variables; PA-OV）與潛在變項路徑分析（path analysis with latent variables; PA-LV）。前者可以說是傳統的路徑分析，僅以 SEM 分析工具去進行分析。後者則加入了 SEM 獨具的概念與技術，也就 是應用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，因此超越了傳統路徑分析的功能（邱皓政，2003）。在本研究中，模型 中並沒有任何潛在變項，參與分析的變項均屬外顯變項，也就是研究者可 以具體觀察的測量變項，分數越高，所測量的強度越強。
本研究為顏銘宏（2006）後續研究之延伸，根據其研究結果中發現，
影響技能模擬學習的因素有很多，最主要的因素有二個，分別為電腦素養 與空間能力；在本研究中，研究者欲更進一步探討在電腦素養與空間能力 兩因素與技能模擬學習成效三者之間，真正造成彼此互相影響之因素究竟 為何，因而提出本研究之限制模式路徑圖，如圖4-1所示，進而著手開始進 行相關研究。
本研究之徑路模式圖中，將電腦素養、空間能力與模擬學習成效三者 以分構面的形式呈現，其分別為：空間視覺能力、空間感觀能力、電腦認 知、電腦技能、電腦態度、技能模擬、技能實作表現與模擬認知共 8 個部 分，作為此模式之測量變項，而技能模擬則扮演著一個干擾變項或調節變 項，進行模式適配度考驗，其模式及各參數表示，如圖 4-1 所示。
圖 4-1 徑路模式之概念圖示
模擬認知 技能模擬
技能實作表現
電腦認知
電腦技能
電腦態度 空間視覺能力
空間感觀能力
β23
β21
β13
γ31
γ32
γ33
γ34
γ35
第三節 線性結構關係模式的分析結果
根據研究目的，本研究欲探討空間能力與電腦素養兩變項對焊接模擬 教學之學習成效影響研究，並以 SEM 建構一徑路模式之概念圖（如圖 4-1 所示），因此，本節將進行相關的量化統計分析，以確認其因果模式分析 情形，以驗證研究假設。
壹壹
壹壹、、、、技能模擬與實作學習技能模擬與實作學習技能模擬與實作學習實驗變項相關資料分析技能模擬與實作學習實驗變項相關資料分析實驗變項相關資料分析實驗變項相關資料分析
本研究欲探討空間能力與電腦素養兩變項（自變項）是否具有直接、
或透過間接的方式，對技能實作表現與技能模擬學習成效產生影響（依變 項）。因此，以下將運用線性結構方程模式（LISREL）中之徑路模式分析，
建構影響技能模擬學習成效的路徑圖。
路徑分析原則上是先依據理論或實證經驗提出一個假想的因果模 式，再經由統計方法來驗證該因果模式的可靠程度。本研究依據文獻探討 所選取之影響學習成效的變項，以及變項間之變異數－共變數矩陣（如表 4-3 所示）及學生基本能力表現情形（如表 4-2 所示）。在表 4-2 中，空間 視覺（滿分 28 分）、空間感觀（滿分 22 分）與電腦態度（滿分 119 分）
三者的分數，皆已轉化成滿分為 100 分以便後續的統計分析。
表 4-2 學生基本能力表現情形表
模擬成效 空間能力 電腦素養
模擬 認知
實作 表現
模擬 技能
空間 視覺
空間 感觀
電腦 認知
電腦 技能
電腦 態度 個數 82 82 82 82 82 82 82 82 平均數 71.34 76.12 88.73 72.12 71.43 72.94 71.86 63.45 標準差 8.680 8.824 11.533 15.803 12.974 9.689 10.489 9.793
表 4-3 徑路模式中的研究變項變異數－共變數矩陣 模擬
認知
技能 實作
技能 模擬
空間 視覺
空間 感觀
電腦 認知
電腦 技能
電腦 態度 模擬認知 75.339 技能實作 37.365 77.861 技能模擬 24.192 40.638 133.014 空間視覺 30.205 55.121 65.354 249.738 空間感觀 19.420 27.416 33.264 68.071 168.322 電腦認知 5.145 22.847 29.650 11.501 13.137 93.885 電腦技能 5.384 26.722 43.553 56.734 17.829 37.695 110.028 電腦態度 13.400 19.722 34.678 13.315 -5.825 22.238 21.758 95.905
貳 貳 貳
貳、、、、模式的適合度檢驗模式的適合度檢驗模式的適合度檢驗模式的適合度檢驗
經過驗證與修正後，其徑路分析的各因素影響結果路徑圖示，如圖4-2 所示，及適合度檢驗的指標，如表4-4所示，由於SEM之研究並不普遍，故 將SEM之實驗統計考驗結果如附錄六所示。在表4-4卡方檢定分析中，卡方 值為14.31，p=.43，若p值大於.05，表示未達統計顯著差異，說明此模式具 有良好的解釋力；而自由度 (df = 14）在卡方自由度比 (χ2 /df = 1.02) 其 值小於2，則說明目前探討的理論模型與觀察模型的契合程度佳。
在適合度指標上，選其分析結果的GFI（Goodness of Fit Index）、NFI
（Normed Fit Index）與NNFI（Non-Normed Fit Index）三個指標作為適合 度的檢驗，結果分別為GFI=.96、NFI=.87與NNFI=.97，上述三項數值若大 於.90以上，愈表示其是具有說服力的模式，契合度愈高，且若數值愈接近 1愈佳。本研究之GFI值為.96，已經超過檢驗標準的.90，表示其模式契合 度佳。根據研究發現，在小樣本與大自由度時，對於一個契合度理想的假
可避免模型複雜度的影響（邱皓政，2003）。故在此便以NNFI作為考量模 式是否適合的指標，本研究之NNFI值為.97，亦達檢驗標準的.90，因此可 研判本模式具有較理想的契合度。
為了反應抽樣誤差所造成的影響，在此輔以替代性指標CFI與RMSEA 作為檢驗，分析結果顯示CFI（Comparative Fit Index）=.98、RMSEA（Root Mean Square Error of Approximation）=.017。CFI數值一般的檢驗門檻 為.95，也是越接近1越理想，同時在小樣本的SEM分析中，用來評估模型 契合度十分穩定（邱皓政，2003）。然而本研究之CFI值為.98，已符合其檢 驗標準，表示本研究之模型契合度相當穩定。另一指標RMSEA指數，近年 來RMSEA指數相當受到重視，原因為其它模型契合度指標大多都會受到樣 本大小與觀察變項分配的影響，但RMSEA係數並不受樣本數的大小與模型 複雜度的影響，而其檢驗標準為，指數越小表示模型契合度越佳，一般建 議以.05為良好契合的門檻，以.08為可接受的模型契合門檻，本研究之 RMSEA值為.017，小於標準值的.05，顯示其模型為一個理想的好模型。
除了考量整體模型適合度之外，個別參數的良好與否的檢測與說明也 是相當重要的工作之一，故以殘差分析指標作為檢驗，分析結果顯示其 SRMR（Standardized RMR：標準化殘差均方根指數）值為.072，其殘差分 析數值愈小愈表示其模型愈契合觀察值，通常以數值低於.08 時，表示模 型契合度佳。本研究 SRMR 值則未超過.08 的標準，表示殘差量低，模型 契合度佳。
表 4-4 模式的適合度檢驗重要指標一覽表
適合度指標 值 判斷值 結果 卡方檢驗卡方檢驗
卡方檢驗卡方檢驗
Degrees of Freedom（df） 14 Normal Theory Weighted Least Squares Chi-Square（χ2 test）
14.31
(P =.43) P>.05 理想
表 4-4 模式的適合度檢驗重要指標一覽表（續）
適合度指標 值 判斷值 結果 適合度指標
適合度指標 適合度指標 適合度指標
Goodness of Fit Index (GFI) 0.96 >.90 理想 Normed Fit Index (NFI) 0.87 >.90 尚可 Non-Normed Fit Index (NNFI) 0.97 >.90 理想 替代性指標
替代性指標 替代性指標 替代性指標
Comparative Fit Index (CFI) 0.98 >.95 理想 Root Mean Square Error of Approximation
(RMSEA) 0.017 <.05 理想
殘差分析殘差分析 殘差分析殘差分析
Standardized RMR 0.072 <.08 理想
圖 4-2 各因素影響結果路徑圖示
模擬認知 技能模擬
技能實作表現
電腦認知
電腦技能
電腦態度 空間視覺能力
空間感觀能力 1.00
1.00
1.00
1.00
1.00
0.25*
0.12
0.17 0.12
0.24*
0.30**
0.24* 0.42***
有影響 無影響
0.68
0.94 0.72
參參
參參、、、、影響技能模擬影響技能模擬影響技能模擬學習影響技能模擬學習學習學習之徑路結果分析之徑路結果分析之徑路結果分析 之徑路結果分析
根據效果分析的結果，可將其整理成路徑分析各項效果分解，如表4-5 所示，其直接及間接效果說明，如下所述：
一、直接效果影響
1. 空間視覺能力直接影響技能模擬測驗
空間視覺能力與技能模擬測驗有顯著的差異，其效果值達.18
（t=2.30，p＜.05），意即高空間視覺能力的學生在進行電腦模擬學習 時，較容易將電腦畫面中二度空間中平面圖形或三度空間中的立體圖 像在腦海想像性的變化，進而有好的表現在技能模擬測驗上。
2. 電腦態度直接影響技能模擬測驗
電腦態度與技能模擬測驗有顯著的差異，其效果值達.28（t=2.33，
p＜.05），意即電腦態度呈現正向、積極的學生在，以電腦進行模擬 學習時，常較能快速適應電腦模擬的學習情境，與「技能模擬學習系 統」產生正確且有效的互動，積極認真的學習態度，在模擬學習的成 效上就會有好的表現。
3. 技能模擬測驗直接影響模擬認知測驗及技能實作表現
技能模擬測驗對模擬認知測驗及技能實作表現有顯著差異，其效 果值分別為.18（t=2.17，p＜.05）與.31（t=3.80，p＜.001）。模擬認 知測驗在技能模擬系統中是屬於介紹設備儀器及焊接材料此一部分 的相關知識，本研究在進行模擬學習時，學生對於此部分清楚詳盡地 介紹感到滿意，進而引起學習的興趣，自然就能將模擬所學應用於模 擬認知測驗上。經由與電腦模擬系統的互動教學後，學生對於焊接操 作步驟、儀表器具的正確使用上都已有概略的瞭解，因此在進行技能 實作時，能較快地熟悉實際狀況，進而有好的表現。
4. 模擬認知測驗直接影響技能實作表現
＜.001），學生在認知測驗上有好的表現時，表示其對於儀器的正確 使用、錶組數值的調整及工作安全須知等部分已有完整的概念，因此 在操作上也顯得更得心應手，進而有較好的表現在技能實作上。
二、間接效果影響
1. 電腦態度會透過技能模擬測驗間接影響技能實作表現
電腦態度會透過技能模擬測驗間接影響技能實作表現，其效果 達.08（t=1.98，p＜.05），由於電腦態度呈現正向、積極的學生在透 過技能模擬學習系統的教學後，會展現較好的學習成效，因此，在使 用電腦進行學習時，此特質的學生會展現高自信心且對於使用電腦學 習不感到焦慮，也樂於使用電腦來進行學習，進而就會將技能模擬吸 收的知識，實際操作應用於技能實作表現上。
2. 空間視覺能力會透過技能模擬測驗間接影響技能實作表現
空間視覺能力會透過技能模擬測驗間接影響技能實作表現，其效 果達.06（t=1.97，p＜.05），由於高空間視覺能力的學生在透過技能 模擬學習系統的教學互動後，會展現較好的學習成效，因此，具備此 特質學生在工場內實際操作練習時，較容易將電腦模擬中所看所學的 2D、3D圖片、影像，經由心理旋轉、移動，直接在技能與模擬學習情 境相似的技能實作表現上產生近遷移效果，進而有好的表現在技能實 作成效上。
肆 肆 肆
肆、、、、綜合討論綜合討論綜合討論 綜合討論
根據上述徑路分析結果得知，空間能力與模擬學習之間確實有關係存 在，這部分與Wu＆Shah（2003）、顏銘宏（2006）、梁雪娟（2006）、邱 暉智（2004）、謝秀珍（2003）以及康鳳梅＆戴文雄（1998）所持的觀點
模擬學習的一大主因。而空間感觀能力係指受試者能夠正確辨識物體相接 合外觀所形成的線，且對所觀看的物體能夠形成精確影像的能力，而本研 究強調的是物體、圖像在2D轉換成3D實體的能力，因此空間感觀能力在本 研究中並無產生顯著差異。
在電腦素養部分，真正影響技能模擬學習的電腦素養構面為電腦態 度，這部分與賴良助（1999）與許瀚濃（1997）的研究結果相符，但與黃 雅鈴（2005）、蔡幸蓉（2005）持不同的看法，探究原因可能為，前述兩 者與本研究之實驗課程不同（力與運動、水循環概念、焊接實習）、實驗 對象上也不同（國中、國小、高職生），進而造成不同的研究結果。而在 電腦認知及電腦技能兩構面上未造成影響，探究原因可能為，本研究使用 的是flash製作的多媒體教材，在電腦操作上只需操作滑鼠即可進行互動學 習，並未涉及到過於艱深的電腦知識或技能，因此結果並不顯著。
本研究之技能模擬學習系統包含認知學習、模擬學習與測驗評量三個 部分，在模擬認知測驗的部分，其題目內涵便是依照系統內認知學習的容 發展而成，因此兩者是有直接影響的關係；在技能實作表現的部分，則是 與系統中之模擬學習有關，因此兩者亦存在著直接影響的關係。
表 4-5 路徑分析各項效果分解說明
依變項(內衍變項)
技能模擬測驗 模擬認知測驗 技能實作表現
自變項 標準化
效果 T 值 標準化
效果 T 值 標準化
效果 T 值 空間視覺能力
直接效果 .18 2.30*
間接效果 .03 1.58 .06 1.97*
整體效果 .18 2.30* .03 1.58 .06 1.97*
空間感觀能力
直接效果 .10 1.12
間接效果 .02 1.00 .03 1.08
整體效果 .10 1.12 .02 1.00 .03 1.08 電腦認知
直接效果 .15 1.16
間接效果 .03 1.02 .05 1.11
整體效果 .15 1.16 .03 1.02 .05 1.11 電腦技能
直接效果 .18 1.50
間接效果 .03 1.23 .06 1.39
整體效果 .18 1.50 .03 1.23 .06 1.39 電腦態度
直接效果 .28 2.33*
間接效果 .05 1.59 .08 1.98*
外 衍 變 項
整體效果 .28 2.33* .05 1.59 .08 1.98*
技能模擬測驗
直接效果 .18 2.17* .31 3.80***
間接效果
整體效果 .18 2.17* .31 3.80***
技能實作表現
直接效果 .42 4.27***
間接效果 .08 1.94 內
衍 變 項
整體效果 .08 1.94 .42 4.27***
