第四章 資料分析結果與討論
第二節 多變量及結構方程模式驗證分析
（二）折半信度（Split-half Reliability）
折半信度屬於內在一致性係數，測量的是兩半題項得分間的一致性。最常 見的形式是李克特（Likert）五點量表進行折半信度分析，將題項儘可能分為 相等的兩半，計算二者的相關係數（Split-half Correlation）。
本研究將構面內之題項，依休閒活動的性質分為相似的兩半題項並計算二 者的折半相關係數，本研究結果顯示量表題項之間的相關係數皆在0.6以上，
相關程度皆為中度相關以上，代表量表本身整體內部一致性頗佳，本研究之休 閒參與量表兩半題項之相關係數，如表4-3 所示。
表4-3 本研究折半信度之相關係數
研 究 構 面 預試（同質）
N=125
預試（異質）
N=135
正式施測（多元）
N=491
參與休閒活動認真涉入程度 .776** .745** .654**
參與休閒活動的頻率次數 .774** .623** .612**
參與休閒活動的持續時間 .813** .652** .720**
註：選取題項 A組: 1,3,4,6,10,13； B組: 2,7,5,14,15,16
的絕對值來判斷，其中偏態絕對值需小於 3，峰度絕對值需小於 20（黃芳銘，
2003）。如表4-4 所示，本研究觀察變項之偏態係數介於 -0.524 到 0.967 之間，
峰度係數介於 -0.497 到 0.997 之間，顯示偏態值與峰度值均在接受的範圍，表 示並無違反多變量常態性的假設驗證。
表4-4 本研究之休閒參與量表模式所有觀察變項之偏態及峰度分配 變項 平均數 標準差 偏態 峰度
Y1 3.494 0.641 -0.524 0.997
Y2 2.878 0.736 0.072 -0.244
Y3 2.559 0.834 0.487 0.004
Y4 3.624 0.599 -0.257 0.632
Y5 2.612 0.672 0.241 -0.265
Y6 2.855 0.814 0.134 -0.497
Y7 3.284 0.782 -0.421 -0.118
Y8 2.172 0.735 0.553 0.583
Y9 2.200 0.885 0.572 0.076
Y10 3.146 0.893 -0.267 -0.185
Y11 2.055 0.950 0.599 -0.441
Y12 1.810 0.892 0.967 0.199
Y13 3.184 0.728 -0.274 0.155
Y14 2.043 0.681 0.413 -0.105
Y15 2.294 0.947 0.456 -0.352
二、結構方程模式信度與效度分析
（一）基本適配度檢驗
包含是否沒有負的誤差變異數、因素負荷量（Factor Loading）介於 0.5 至 0.95 之間及是否沒有很大的標準誤（吳明隆，2005），本研究由圖4-1 可 見，因素負荷量介於 0.57 至 0.79 之間，並未大於1；而標準誤介於 0.38 至
0.68 之間，並無負數變異數存在，由此結果可知無違犯估計（Offending
Estimates）現象產生，故可以進行模式整體適配度檢定及內在結構適配檢定。
認真涉入度
休閒參與
0.84
0.71
0.81
0.59
0.70
頻率次數 持續時間 0.57
0.66 0.68
認真涉入度 頻率次數 持續時間
認真涉入度 頻率次數 持續時間
認真涉入度 頻率次數 持續時間
認真涉入度 頻率次數 持續時間 0.59
0.64 0.74
0.60 0.69 0.66
0.63 0.79 0.74
0.63 0.57 0.72
運動型 娛樂型 社交型
技藝型
知識文化型
0.68 0.56 0.54
0.65 0.59 0.45 0.64 0.52 0.56
0.60 0.38 0.45
0.60 0.67 0.48
圖4-1 本研究休閒參與量表之兩階驗證性因素分析圖（標準化係數）
（二）信度分析：組合信度（Composite Reliability, CR）
CR 值若大於0.7為良好信度，介於 0.6 與 0.7 為可接受（Hair, Black,
Babin, Anderson, 2010）。由表4-5 可見本研究之建構信度皆大於 0.67 以上，
顯示各構面之內在指標具有一致性。
（三）效度分析：平均變異數抽取量（Average Variance Extracted, AVE）
潛在變項 ξ 的平均變異數抽取值大於 0.50，表示模式的基本適配情形 良好，亦即內在品質佳，可作為效度分析（吳明隆，2005；Hair et al., 2010）。
由表4-5 結果可見整體休閒參與量表的基本適配情形尚可接受。
效度分析可分為收斂效度（Convergent Validity）和區別效度（Discriminant Validity）。
1. 收斂效度（Convergent Validity）
係指同一構面內的題項之間的相關程度，因素負荷量（Factor Loading）可 作為收斂度的評估。Hair等人（2010）提出，因素負荷量需至少大於 0.5，
大於 0.7 更佳。本研究因素負荷量介於 0.57 至 0.79 之間，顯示整體收斂 效度佳，如表4-5 所示。
表4-5 相關指標衡量分析
變項
因素負荷量
（Factor Loading）
組合信度
（CR）
平均變異數抽取量
（AVE）
休閒參與（ξ） 0.85 0.54
社交型活動（η1） 0.67 0.41
Y1 0.57
Y2 0.66
Y3 0.68
表4-5 相關指標衡量分析（續）
變項 因素負荷量
（Factor Loading）
組合信度
（CR）
平均變異數抽取量
（AVE）
娛樂型活動（η2） 0.69 0.44
Y4 0.59
Y5 0.64
Y6 0.74
運動型活動（η3） 0.68 0.42
Y7 0.60
Y8 0.69
Y9 0.66
技藝型活動（η4） 0.76 0.52
Y10 0.63
Y11 0.79
Y12 0.74
知識文化型活動（η5） 0.68 0.41
Y13 0.63
Y14 0.57
Y15 0.72
*註：1. Factor Loading 因素負荷量 ≧0.5為可接受，≧0.7更佳。
2. CR（Composite Reliability）組合信度 ≧0.6為可接受，≧0.7為良好信度。
3. AVE（Average Variance Extracted）平均變異抽取量，≧0.50為適配情形良好。
2. 區別效度（Discriminant Validity）
係指不同構面間的題項相關程度，若不同構面之間相關程度微弱，則區別效 度存在。亦即，構面間的平均變異數抽取量（AVE）大於潛在變項相關係數 平方（R-Squared）時，即表示區別效度獲得支持（Hair et al., 2010），本研 究結果顯示，各構面之間唯有運動型活動的相關係數平方大於構面間的平均 變異數抽取量（AVE），但數值相差很小，所以大致上，本研究各構面之間 的區別效度仍是可以接受的（如表4-6所示）。
表4-6 各構面區別效度檢驗結果
社交型活動 娛樂型活動 運動型活動 技藝型活動 知識文化型活動
社交型活動 0.41
娛樂型活動 0.35 0.44
運動型活動 0.46 0.34 0.42
技藝型活動 0.24 0.17 0.23 0.52
知識文化型活動 0.34 0.24 0.32 0.17 0.41 註：對角線為變異數抽取量；非對角線為相關係數平方
三、整體模式配適度分析
經由LISREL 8.8 版之估計，以二階驗證式因素分析模式之標準化參數估計 值，將整體模式適合度考驗指數呈現如表4-7。
研究結果顯示，在完全標準化估計係數得之基本適配度表檢定所有誤差變異 量均為正數，表示模式沒有發生違犯估計的情形，且因素負荷量（Factor Loading）
介於 0.57 至 0.79 表示模式的基本適配指標佳（吳明隆，2005）。在簡效適配
外，PGFI = 0.49，RMR = 0.068，GFI = 0.7數值都未達指標建議標準，顯示部份 指標的適配度並非完全符合，但是結果呈現的數值距離理想標準值的差距並不 大，其整體模式適合度考驗應該還是可接受的範圍。
表4-7 本研究之評鑑模式適配度指標結果
指標名稱 建議指標值 本研究結果 模式適配判斷
基本適配度檢定項目
誤差變異量 沒有負數 均為正數 是
因素負荷量 0.5 <值< 0.95 0.57 ~ 0.79 是 絕對適配度指標
RMR ＜0.05 0.068 否
GFI ＞0.9 0.7 否
簡效適配度指標
PGFI ＞0.5 0.49 否
PNFI ＞0.5 0.58 是