第四章 研究結果與分析
第二節 個人背景變項對科技接受模式之分析
本節旨在探討不同背景變項之均一教育平台網路學習者，對均一教育平台之 科技接受模式的差異情形。本研究以性別、年級、就讀區域、學校類型、使用均 一教育平台經驗、每日接觸平台時數、每週接觸平台天數及使用平台情境等8 項 個人背景變項為自變項，科技接受模式量表為依變項，進行獨立樣本t 考驗及單因 子變異數分析。假如t 考驗達顯著水準，則進行效果值與統計考驗力的統計分析；
單因子變異數分析如達顯著水準且變異數是同質者，則以Scheffé 法進行事後比較，
若變異數不同質者，則採用Games-Howell 檢定進行事後比較。藉此，以瞭解不同 背景變項的使用者對科技接受模式量表中的差異情形。
一、不同「性別」對科技接受模式之差異分析
本研究以獨立樣本 t 考驗來檢測不同性別之學生對均一教育平台科技接受模 式量表的差異情形，統計結果如表4-4。
表 4-4
不 同 性 別 之 學 生 對 均 一 教 育 平 台 科 技 接 受 模 式 量 表 的 獨 立 樣 本 t 考驗摘要表
變項
男 女
(n=166) (n=156) t 值 p 值 95%CI
M SD M SD LL UL
科技接受
模式 61.33 9.51 60.53 10.22 .722 .471 -1.37 2.96 註 ：自由度為320。
由表 4-4 可知，男女學生對科技接受模式量表的獨立樣本 t 考驗結果，
t(320)=.720，p=.471，95%CI=[-1.37,2.96]，男學生(M=61.33)與女學生(M=60.53)的 平均數未達顯著差異。
由以上的結果可知p>.05，所以不同性別之學生對均一教育平台在科技接受模 式量表上是沒有差異的。因此，對假設H1-1 不同性別的均一教育平台網路學習者 對於各研究變項有顯著差異，在此沒有獲得支持。推論其原因，可能在於網路學
二、不同「年級」對科技接受模式之差異分析 的單因子變異數分析結果達顯著差異，F(3,318)=11.538，p=.000，3 年級(M=63.79)、
4 年級(M=65.38)、5 年級(M=56.51)與 6 年級(M=61.26)的平均數，均達顯著性差異，
ω2=.90，統計考驗力為 1.000。
本研究以「Levene 變異量同質性檢定」來判斷各組在每個依變項的變異數是
否具有同質性，由表4-7 的「顯著性」欄位可知，在不同年級之學生在均一教育平 台之科技接受模式量表的單因子變異數分析中，「科技接受模式」變項的變異量 同質性檢定結果，F(3,318)=7.331, p=.000(<.05)，顯示此組變異數是異質的，且在
表4-8 的「ANOVA」中，F 檢定達.05 的，且「顯著性」欄位（即所謂 p 值）<.05，
顯示各組平均數有顯著性的差異，因此，採用Games-Howell 法進行事後比較。
表 4-7 單因子獨立樣本變異數分析的「變異量同質性檢定」結果
科技接受模式量表
Levene 統計量 分子自由度 分母自由度 顯著性
7.331 3 318 .000
表 4-8 獨立樣本單因子變異數分析的「ANOVA」統計結果
科技接受模式量表
平方和 自由度 平均平方和 F 顯著性
組間 3058.191 2 1019.397 11.538 .000 組內 28095.688 318 88.351
總和 31153.879 321
有關ω2的效果值強度，根據Kirk(1995)的看法，其判斷的標準與 Cohen(1988) 提出「η2」的效果值強度相同，當ω2=.010，屬於低效果值；ω2=.059，屬於中效果 值；ω2=.138 屬於高效果值。表 4-6 的 ω2=.02，顯示具有低程度的效果值（引自凃 金堂，2011）。
有關統計考驗能力「1-β」的部分，一般認為統計考驗力最好高於.80，表 4-6 不同「年級」之學生在「科技接受模式」的統計考驗力為1.000，顯示具有尚佳的 統計考驗力（引自凃金堂，2011）。
因此，表4-6 的 ω2=.90，高於.138，顯示具有高程度的效果值；統計考驗力為 1.000，高於.80，顯示具有尚佳的統計考驗力。
在表4-6 中，使用 Games-Howell 法事後比較得知，3 年級學生對均一教育平
台之科技接受模式量表上感受明顯高於5 年級學生；4 年級學生對均一教育平台之 科技接受模式量表上感受明顯高於5 年級與 6 年級學生。因此，對假設 H1-2 不同 年級的均一教育平台網路學習者對於各研究變項有顯著差異，在此獲得支持。推 論其原因，可能與平台內容呈現方式、年級學習內容難易度有關。
三、不同就讀區域對科技接受模式量表之差異分析
<.05，顯示各組平均數有顯著性的差異，因此，採用 Games-Howell 法進行事後比 較。
表 4-11 單因子獨立樣本變異數分析的「變異量同質性檢定」結果
科技接受模式量表
Levene 統計量 分子自由度 分母自由度 顯著性
6.784 3 318 .000
表 4-12 獨立樣本單因子變異數分析的「ANOVA」統計結果
科技接受模式量表
平方和 自由度 平均平方和 F 顯著性
組間 2030.883 2 676.961 7.392 .000 組內 29122.996 318 91.582
總和 31153.879 321
有關ω2的效果值強度，根據Kirk(1995)的看法，其判斷的標準與 Cohen(1988) 提出「η2」的效果值強度相同，當ω2=.010，屬於低效果值；ω2=.059，屬於中效果 值；ω2=.138 屬於高效果值。表 4-10 的 ω2=.056，顯示具有低程度的效果值（引自 凃金堂，2011）。
有關統計考驗能力「1-β」的部分，一般認為統計考驗力最好高於.80，表 4-10 不同「就讀區域」之學生在「科技接受模式」的統計考驗力為.985，顯示具有尚佳 的統計考驗力（引自凃金堂，2011）。
因此，表4-10 的 ω2=.056，高於.010 接近於.059，顯示具有中程度的效果值；
統計考驗力為.985，高於.80，顯示具有尚佳的統計考驗力。
在表4-10 中，使用 Games-Howell 法事後比較得知，大武線學生對均一教育平
台之科技接受模式量表上感受明顯高於山線學生；市區學生對均一教育平台之科 技接受模式量表上感受明顯高於山線學生。因此，對假設H1-3 不同就讀區域的均 一教育平台網路學習者對於各研究變項有顯著差異，在此獲得支持。推論其原因，
可能與抽樣學校（大王、介達、康樂、太平）恰巧也同時是行動學習學校，對於
四、不同「學校類別」對科技接受模式量表之差異分析
本研究以獨立樣本 t 考驗來檢測不同學校類別之學生對均一教育平台科技接 受模式量表的差異情形，統計結果如表4-13。
表 4-13 不同學校類別之學生對均一教育平台科技接受模式量表的獨立樣本 t 考 驗 摘 要 表
變項
6 班
（含以下）
7~12 班
（含以上）
(n=186) (n=136) t 值 p 值 95%CI
M SD M SD LL UL
科技接受
模式 61.20 9.99 60.59 9.68 .549 .584 -1.58 2.80 註 ：自由度為320。
由表4-9 可知，不同學校類別學生對科技接受模式量表的獨立樣本 t 考驗結果，
t(320)=.549，p=.584，95%CI=[-1.58,2.80]，6 班（含以下）(M=61.20)與 7~12 班（含 以上）(M=60.59)的平均數未達顯著差異。
由以上的結果可知 p>.05，所以不同學校類別之學生對均一教育平台在科技接 受模式上是沒有差異的。因此，對假設H1-4 不同就讀學校類別的均一教育平台網 路學習者對於各研究變項有顯著差異，在此沒有獲得支持。推論其原因，可能在 於網路平台運用及使用者學習行為，主要透過網路與學校規模沒有直接關連。
五、不同「使用均一教育平台經驗」對科技接受模式量表之差異分析
本研究以單因子變異數分析來檢測不同使用均一教育平台經驗之學生對均一 教育平台科技接受模式量表的差異情形，統計結果如表4-14、4-15。
表 4-14
p=.005，1 年以下(M=58.10)、1~2 年(M=60.16)、2~3 年(M=61.47)與 3 年以上(M=57.27) 的平均數，均達顯著性差異，ω2=.031，統計考驗力為.872。
本研究以「Levene 變異量同質性檢定」來判斷各組在每個依變項的變異數是
否具有同質性，由表4-16 的「顯著性」欄位可知，在不同使用均一教育平台經驗 之學生在均一教育平台之科技接受模式量表的單因子變異數分析中，「科技接受 模式」變項的變異量同質性檢定結果，F(3,316)=4.154, p=.007(<.05)，顯示此組變
位（即所謂p 值）<.05，顯示各組平均數有顯著性的差異，因此，採用 Games-Howell 法進行事後比較。
表 4-16
單 因 子 獨 立 樣 本 變 異 數 分 析 的 「 變 異 量 同 質 性 檢 定 」 結 果
科技接受模式量表
Levene 統計量 分子自由度 分母自由度 顯著性
4.154 3 316 .007
表 4-17
獨 立 樣 本 單 因 子 變 異 數 分 析 的 「ANOVA」統計結果
科技接受模式量表
平方和 自由度 平均平方和 F 顯著性
組間 1243.430 3 414.477 4.406 .005 組內 29729.558 316 94.081
總和 30972.987 319
有關ω2的效果值強度，根據Kirk(1995)的看法，其判斷的標準與 Cohen(1988) 提出「η2」的效果值強度相同，當ω2=.010，屬於低效果值；ω2=.059，屬於中效果 值；ω2=.138 屬於高效果值。表 4-11 的 ω2=.031，顯示具有低程度的效果值（引自 涂金堂，2011）。
有關統計考驗能力「1-β」的部分，一般認為統計考驗力最好高於.80，表 4-15 不同「使用均一教育平台經驗」之學生在「科技接受模式」的統計考驗力為.872，
顯示具有尚佳的統計考驗力（引自涂金堂，2011）。
因此，表4-15 的 ω2=.031，高於.010 接近於.059，顯示具有中程度的效果值；
統計考驗力為.872，高於.80，顯示具有尚佳的統計考驗力。
在表4-15 中，使用 Games-Howell 法事後比較得知，使用平台經驗在 1~2 年的
學生對均一教育平台之科技接受模式上感受明顯高於使用平台經驗在1 年以下的 學生；使用平台經驗在2~3 年的學生對均一教育平台之科技接受模式上感受明顯 高於使用平台經驗在1 年以下的學生。因此，對假設 H1-5 不同使用均一教育平台
經驗的均一教育平台網路學習者對於各研究變項有顯著差異，在此獲得支持。推 論其原因，可能與運用平台的累積時間及使用次數較多，因而對內容及介面熟悉 度較高有關。
六、不同「每日接觸平台時數」對科技接受模式量表之差異分析
本研究以獨立樣本t 考驗來檢測不同「每日接觸平台時數」之學生對均一教育 平台科技接受模式量表的差異情形，統計結果如表4-18。
表 4-18
不 同 「 每 日 接 觸 平 台 時 數 」 之 學 生 對 均 一 教 育 平 台 科 技 接 受 模 式 量 表 的 獨 立 樣 本 t 考驗摘要表
變項
10~30 分鐘 30~60 分鐘
（含以上）
(n=225) (n=91) t 值 p 值 95%CI η2 1-β
M SD M SD LL UL
科技接
受模式 59.83 9.85 63.54 9.45 -3.066** .002 -6.09 -1.33 .026 .864 註 1：自由度為 314。
註 2：**p<.01
由表4-18 可知，「每日接觸平台時數」之學生對科技接受模式量表的獨立樣本 t 考驗結果，t(314)=.-3.066，p=.002<.05，95%CI=[-6.09,1.33]，每日接觸平台 10~30 分鐘之學生(M=61.33)與每日接觸平台 30~60 分鐘（含以上）之學生(M=60.53)的平 均數達顯著差異，η2=.026，統計考驗力為.864。
由以上的結果可知 p<.05，所以不同「每日接觸平台時數」之學生對均一教育 平台在科技接受模式量表上是有顯著差異的。因此，對假設H1-6 不同每日接觸平 台時數之均一教育平台網路學習者對於各研究變項有顯著差異，在此獲得支持。
推論其原因，應該與學習內容符合學習者需求有關。
七、不同「每週接觸平台天數」對科技接受模式量表之差異分析
1~2 天(M=59.68)、2~4 天(M=63.29)與 5~6 天（含以上）(M=58.22)的平均數，均達 顯著性差異，ω2=.022，統計考驗力為.781。
本研究以「Levene 變異量同質性檢定」來判斷各組在每個依變項的變異數是
否具有同質性，由表4-21 的「顯著性」欄位可知，在不同「每週接觸平台天數」
之學生在均一教育平台之科技接受模式量表的單因子變異數分析中，「科技接受