違犯估計檢驗與模式配適度檢驗(Amos分析)-溫文穩汶ㄨㄣˋ

 一、標準化因素負荷量

　　 違犯估計是指模式估計出的參數已超過可接受的範圍（黃芳銘，2002）。Hair, Anderson, Tatham and Black(1998)提出違犯估計包含標準化迴歸係數超過或接近1（常以0.95為門檻）、過大的標準誤，及負的誤差變異數。

 （一）標準化因素負荷量、標準誤及T值

　　因素負荷量需介於0.5~0.95間，Hair Black, Babin, Anderson and Tatham. (1992) 提出低於 0.4 的因素負荷量是太低，0.6 以上是高，因此一般以0.6為標準；未達標準則於第一次修正一併刪除。

（二）多元相關平方(SMC)、誤差變異數(EV)

　　多元相關平方(SMC)為標準化因素負荷量(SEL)的平方；誤差變異量(EV)為1-多元相關平方(SMC)，EV不可為負數，才符合違犯估計檢驗之標準。

 二、收斂效度檢驗

（一）多元相關平方(SMC)

　　多元相關平方(SMC)為標準化因素負荷量(SEL)的平方 ，SMC大於0.2，表示具有可信度（黃芳銘，2002）。 

 （二）組合信度(CR)

　　組合信度(CR)為(構面題項之標準化因素負荷量(SEL)加總後的平方)/〔(構面題項之標準化因素負荷量(SEL)加總後的平方)+(各題項之誤差變異數(EV)總和)〕，其標準為大於0.6(Bagozzi & Yi， 1988)。

 （三）平均變異萃取量(AVE)

　　平均變異萃取量(AVE)為各題項之多元相關平方(SMC)加總後的平均， 其標準為大於0.5。

三、區別效度檢驗

　　常見的區別效度檢驗方式有AVE與潛在變項配對相關值之比較法和潛在變項配對建構相關法。

 （一）AVE與潛在變項配對相關值之比較法

　　兩個構面間的相關係數應小於構面之平均變異萃取量(AVE)的平方根，表示兩個概念間具有區別效度(Fornell & Larcker，1981)。

（二）潛在變項配對建構相關法

 　　以構面間兩兩比較方式來檢定區別效度，建構一個標準模式與限制模式，設定限制模式兩個構面間之相關係數為1，並比較兩模式之卡方值差異(△χ2)。若標準模式之卡方值(χ2)有顯著低於限制模式之卡方值(χ2)，代表限制模式的模式適配度較差，表示此兩個構面間具有區別效度(Anderson & Gerbing，1988)。

•  第一步

• 第二步

• 第三步

　　設定完前2步驟，如圖會產生C1~C15，點2下Default model，按下NEW，設定其他限制路徑，1設定C1=1，2設定C2=1.....C15=1，加上Default model，共有15+1個限制模式。

• 第四步(按下執行鍵)

• 第五步(看標準模式及限制模式之卡方值、自由度及顯著性)

• 第六步(看兩模式之卡方值差異及差異顯著性)

• 結果

　　限制模式皆大於標準模式，且模式比較之P值<0.05，表示具有區別效度。

 

• 各項指標標準

參考文獻

1.黃芳銘(2002)，結構方程模式：理論與應用，臺北：五南。

2.Anderson, J., & Gerbing, D. (1988). Structural equation modeling in practice: A review and recommended two-step approach. Psychological bulletin, 103(3), 411-423.

3.Bagozzi, R. P. & Yi, Y. (1988). On the evaluation of structural equation models, Journal of Academy of Marketing Science, 16 (1), 74-94.

4.Hair, J. F., Anderson, R. E., Tatham, R. L. and Black W. C. (1998). Multivariate data analysis (5th ed. ), New Jersey: Prentice Hall International.

5.Hair, J. F., Black, B., Babin, B., Anderson, R. E., & Tatham, R. L. (1992). Multivariate Data Analysis (6th ed.). New York: Macmillan.

Excel範例可見檔案0526表4-42