凱利方格法是由心理學家 Kelly（1955）根據其個人建構理論（personal construct theory）所建立的一種探測構念的訪談方法。以下本研究依凱利方格法 的理論基礎、執行步驟、以及應用實例分別介紹。
一、凱利方格法的理論基礎
凱利方格法源自於 Kelly（1955）的個人建構理論，該理論說明人們如何解 釋自己所接收到的環境刺激並形成概念以及行為。Kelly 主張每個人都有自己看 待世界以及詮釋事物的方式，他稱之為構念。構念會隨著經驗而改變，人們藉由 自己的構念系統來預測與控制自己所經驗的世界（Beail, 1985）。Kelly 將人比喻 為科學家，各有自己對於所處世界的想法以及論點，人們會透過對事物的探查來 組織自己看待事物的構念系統，並用以解釋這個世界的所有事物。當人們經驗到 新的事物，會先與自己原有構念系統所提供的預測結果進行比較，若兩者相符，
則會強化原有的構念系統，若兩者不相符，則會修正原本的構念。Kelly 認為構 念是非語文的，亦即人們無法以語言精確地表達自己的構念系統，因此 Kelly 發 展了凱利方格法作為瞭解個人內在構念的方式。凱利方格法的受訪者同時也擔任 自己的探索者，而研究者只是從旁協助並適時提供各種建議以協助受訪者探索自 己的構念系統。
二、凱利方格法的執行步驟
凱利方格法已廣泛應用於各種領域中，依據研究目的，其作法可能會有彈性 的調整，但其實施方式皆包含了元素引出、構念引出、方格表評比、以及資料分 析等四個步驟，本研究以下依序介紹。
（一）元素引出
元素是來自研究範圍的一組觀察資料（陳佳惠、阮明淑，2010），或是能代 表欲探討領域的實體（Foster, Barkus, & Yavorsky, 2006; Tan & Hunter, 2002）。元 素引出的方式一般可歸類為四種，第一種引出方式是直接由研究者依據研究目的 來決定元素；第二種引出方式是研究者先提出對特定角色或情境的敘述，例如：
您最喜歡的老師、您想任職的工作等，再請受訪者提出實例；第三種引出方式是 研究者先提出元素範圍，例如：三位工作有效率的員工以及三位工作無效率的員 工，再請受訪者提出實例；第四種引出方式是由研究者與受訪者經由討論來得到 元素。
關於元素的內容，Kelly（1955）最初以受訪者的重要他人作為元素，不過研 究者也能以任何與欲探討領域相關的人、事、物之實體來作為元素，例如：Hsu、
Hwang 與 Chang（2010）研究英文文章的推薦系統，他們以英文文章作為元素；
Tio、LaCaze 與 Cottrell（2007）研究消費者對藥物資訊來源的信任程度，他們以 各種藥物資訊來源作為元素。
（二）構念引出
構念是人們用來探討人事物之間是相似或相異的一些特性（Beail, 1985），
為一組兩極（bi-polar）的概念（Tan & Hunter, 2002），例如：聰明／愚笨、可愛
／不可愛。由於人們難以直接說出構念，因此許多研究者提出不同構念的引出方 式，例如表 2-4 為八種 Kelly（1955）最初用於心理學領域的構念引出形式：最少 脈絡卡片形式（minimum context card form）、最少脈絡遮板形式（minimum context stencil form）、完整脈絡形式（full context form）、序列形式（sequential form）、
自我認同形式（self-identification form）、個人角色形式（personal role form）、
結合個人角色特性的完整脈絡形式（full context form with the personal role feature）、
以及團體形式（group form）。
表 2-4 八種 Kelly 提出的構念引出形式
構念引出的方式一般可歸類為三種（陳啟亮，2010），第一種是研究者給定 構念，可能研究者根據某種方法所建立或是由特定受訪者提出，目的是讓所有受 訪者都使用相同的構念進行評比；第二種是由受訪者提出構念，此為傳統凱利方 格法於引出構念時的作法，舉凡三元素法（triadic method）、二元素法（dyadic method）、階梯法（laddering）皆屬於此類作法；第三種是綜合上述兩種作法，
先由受訪者先提出再由研究者補充。在上述三種構念引出的方式裡，又以第二種 方式（由受訪者提出構念）中的三元素法最常被使用，而 Kelly 提出的八種形式 就屬於此種方法。
三元素法的作法是以三個元素為一組請受訪者分析，又可依其引出方式分為 差異法（difference method）（Epting, Suchman, & Nickeson, 1971）、對立法（opposite method）（Epting et al., 1971）、以及相對法（contrast method）（Neimeyer, Bowman,
& Saferstein, 2005）。差異法與對立法在引出構念相似極的方式皆是請受訪者指 出三個元素中任兩個元素的相似之處，但是差異法引出構念相異極的方式是請受 訪者指出第三個元素的相異之處，例如：以花類為元素時，受訪者可能指出三種 花中有兩種有「美麗」的特徵，而第三種花的相異之處為「醜陋」，則該構念為
「美麗／醜陋」；而對立法引出構念對立極的方式則是請受訪者指出跟相似極相 反的特性，例如：請受訪者指出與「美麗」對立的特性，受訪者可能會回答「不 美麗」，則該構念為「美麗／不美麗」。相較於差異法，使用對立法較易引出較 極端的對立極，而導致構念的複雜度較低（Hagans, Neimeyer, & Robert Goodholm, 2000; Neimeyer & Hagans, 2002）。另一方面，相較於對立法，使用差異法較易引 出不符合兩極化特性的構念，而導致構念有彎曲（bent）的現象，彎曲的構念可 分為兩類，第一類為兩極不對立，例如：令人喜歡的／令人憐愛的，第二類為兩 極屬於不同範疇，例如：聰明的／自私的（Curtis, Wells, Higbee, & Lowry, 2008;
Neimeyer et al., 2005）。為了解決上述問題，Neimeyer 等人提出了相對法（contrast method），此方法能減少彎曲現象的發生，且較能引出複雜度介在差異法與對立 法之間的構念。相對法的步驟有二，首先由訪問者詢問受訪者：「請您指出這三 個元素中任兩個元素有哪些相似的地方？」而受訪者指出的相似之處則作為構念 的外顯極（emergent pole），訪問者需重複此步驟直到所有元素組合皆詢問完為
止；接著訪問者針對受訪者提出的構念外顯極，一一詢問受訪者：「對您來說，
與『某構念外顯極』相對的是什麼？」而受訪者的回答則作為構念的相對極
（contrast pole），訪問者需重複此步驟直到所有相對極皆被提出為止。
（三）方格表評比
凱利方格法以矩陣方格連結前述所引出的元素以及構念，而研究者可藉由受 測者填入矩陣中的數據來分析受測者的構念系統。一般常見的矩陣設計是將元素 置於矩陣最上方的橫列，將構念的兩極分別置於兩側直行，如圖 2-5 所示，受測 者則要判斷每個矩陣細格所對應的元素是否符合對應的構念屬性，並在方格中填 入數據。常見的評比方式有二分法（dichotomizing）、排序法（ranking）、以及 評分法（rating）（Beail, 1985）。
註：此圖為研究者依據文獻自行繪製。
圖 2-5 矩陣方格設計
二分法是 Kelly 最初發展的凱利方格法時所使用的評比方式，其作法是每當 引出一組構念後，施測者就立刻請受測者在符合該構念的元素下以打勾的方式註 記。構念是兩極的概念，而 Kelly 假定人們在評比時會依構念的兩極將元素群大 略區分為二，因此使用二分的評比方式，然而，有時候受測者在評比時會傾向註 記於構念的某一極，使得元素的數據分配不平衡。由於 Kelly 所發展的方法較難 解決上述問題，因此 Kelly 建議刪除造成不平衡元素分配的構念。
另一種填入數據的方式為排序法，受測者依據各個元素對構念的符合程度填
入排序的名次。若以六個元素為例，受測者先將各元素符合構念屬性的程度加以 排序，為最符合構念左側極的元素填入 1，為最符合構念右側極的元素填入 6，
而其餘元素則依名次分別填入 2 到 5。
最後一種填入數據的方式為評分法，相較於二分法以及排序法，此方法最被 普遍使用。評分法的作法是讓受測者以數值來表示元素符合構念的程度，而一般 評分法常使用五點量尺或七點量尺，類似於李克特量表（Likert-Scale）的填法，
是以一分表示最符合構念左側極、以滿分表示最符合構念右側極。
（四）資料分析
方格表的分析可分為單張方格表分析以及多張方格表分析。單張方格表的分 析主要有兩種方法，分別為主成份分析（principle components analysis）以及叢集 分析（cluster analysis）。關於多張方格表的分析，可以先將多張方格表合併，再 進行單張方格的分析，常見的合併方格表方法有 MERGE 法（Multiple-Expert Repertory Grid Elicitation）（Hwang, 1994）或藉由集中量數進行合併。本研究依 序說明如下。
主成份分析是以線性組合的方式將原本多個變項組合成少數能相互獨立且 變異數最大的成份（components），而每組成份都是原始變項的線性組合（林清 山，1988）。關於方格表的主成份分析，我們可將元素或構念視為上述提及的變 項，其作法首先是萃取方格中具有最大變異數的成份，接著再萃取具有次大變異 數的成份，以此類推。若前三組取出的成份即可解釋總變異數之 80%，則具有顯 著的意義（陳啟亮，2010），而元素或構念在這些成份方面可具有最大的差異性。
叢集分析是計算元素間或構念間的相似程度，可用以瞭解元素間或構念間的 關係（Jankowicz, 2004; Tan & Hunter, 2002）。Shaw 與 Thomas（1978）提出了一 個用於方格表分析的叢集分析方法，稱為 FOCUS，其作法首先是分別計算兩兩 構念以及兩兩元素間的距離分數（distance score），亦即兩兩構念或元素間的相 似程度，接著將元素以及構念的順序依其距離分數重新排列，距離分數越小（即 相似程度越高），則該組元素或構念的排列位置就越相近，最後以樹狀圖呈現其 相似程度。
MERGE 法是由 Hwang（1994）所提出，Hwang 將方格表的評分方式分為趨 勢型評分（tendency rating）以及確定型評分（certainty rating），我們以五點量尺
MERGE 法是由 Hwang（1994）所提出，Hwang 將方格表的評分方式分為趨 勢型評分（tendency rating）以及確定型評分（certainty rating），我們以五點量尺