分析方法

雖然本研究採用目前世界上已有許多學者用以進行研究、發展完善的量表作 為問卷構面，但考量到同樣的問卷在不同文化背景民眾的觀感中可能有很明顯的 不同，因此本研究再收集初測樣本資料後，仍會採用因素分析與信度分析的方式 對問項進行篩檢；而後進行統計分析以瞭解工作特性、人格特質與侵略性駕駛行 為間的關連性，詳細統計分析方法分列如下。

3.5.1 信度與效度分析

一個量表對於研究主題的反應程度，稱為該量表的效度；而量表中各個問項 的一致性(也就是能否測量相同的特性)稱為該量表的信度。在問卷設計之前，通 常會先以信度分析與效度分析來瞭解量表是否適合[4]，相關內容如下

(一)信度分析

信度分析(Analysis of Reliability)主要是要瞭解測量工具本身的準確程度是否 有區別能力，也就是在同一群受訪者進行多次受測時，答案是否會反映出穩定且 一致的測量結果；其中穩定性是指相同量表在不同時間點對同一樣本進行多次測 量，所得到的結果的關聯程度，而一致性則是指在同一構面中各問相內部的一致 程度。信度分析可以以數字化的結果來顯示測量結果穩定且一致的程度如何。其 主要內容為：一個測量工具(本研究中為問卷)在進行反覆測量時其測量值相同的 程度，也就是說，信度好的指標在類似的條件下重複操作，會有一致(穩定)的結 果。信度又分成三種：

1.穩定信度(Stability Reliability)：這是一種長期的信度。也就是指標在不同

1. 表面效度（face validity）：這是最容易達成及最基本的效度。此類效度 就是由學界來判斷指標是否真的測量到所欲測量到的構念。

2. 內容效度（content validity）：這是一種特殊的表面效度。此類效度關 心的是：是否一個定義的內容都在測量中呈現出來？構念定義包含著想 法與概念的「空間」，指標測量應該抽樣到或包含到此空間中所有的想 法。

3. 校標效度（criterion validity）：此類效度是用某些標準或校標來精確的 指明一個構念。檢視測量指標的這種效度是要將它與測量同一構念且研 究者有信心的指標來做比較。這種效度又可分為併行效度(concurrent validity：指一個指標必須與既存且已被視為有效的指標相關連。)與預測 效度(predictive validity：指一個指標能預測在邏輯上與構念相關的事件。) 4. 建構效度(construct validity)：建構效度是用於多重指標的測量情況。此

類效度又分為聚合效度(convergent validity：指測量同一構面的多重指標

1.對於每一個處理所對應的母體分配都要服從常態母體 2.每一個常態母體的變異數皆相同，即表變異數有同質性 3.來自每個常態母體之樣本資料皆具有隨機獨立性

變異數分析係將一組資料的變異，依照可能發生的變異來源，分成數個部份 來討論，可能是由組間產生，或是組內產生變異。因此使用統計量 F 來進行檢定，

MSE

F=MSTR，MSTR 為組間的變異，MSE 為組內的變異，當 F 值大於臨界值時，

則稱各組的平均數有顯著的差異。

若是 F 值大於臨界值，僅能表示至少有兩組平均數之間有差異存在，因此還 需要另外檢定到底是那些組別的平均數有明顯的差異，因此還必須作多重比較檢 定，在此使用 Scheffe’s 的多重比較法。此法常用在各組資料不相等的檢定。

3.5.3 變異數同質性檢定

同質性檢定是用以測量在不同母體下同一個變數是否一致的方法，其主要公 式為：

X²=

其檢定方法為：若 X²>X²(r-1)(j-1)則拒絕虛無假設 H₀。

3.5.4 T 檢定

獨立樣本的Ｔ檢定是用以檢定兩群體特性的期望值是否相等之一種常用的 統計方法。而要使用Ｔ檢定，則必須符合兩群體特性具有或近似〝常態分配〞的 條件。須考慮此兩群體的標準差是否相等的問題。其檢定公式為：

N s t_obt = (X −µ)

其檢定方法為：在雙尾檢定下，以求得的 t 值對照表值，若 t0>t^α/2表值則拒絕虛 無假設 H₀ 。

∑∑

−

r

i c

j ij

ij ij

E E O

1 1

)2

(