資料分析方法

本研究主要採用資料分析工具為統計套裝軟體 SPSS 17 進行資料分析，本研 究根據研究目的使用統計方法如下：

一、敘述性統計

主要是用來分析問卷第五部份之基本資料，主要採用平均數、標準差和次 數統計，以利分析研究對象分佈之情形。本研究根據性別、年齡、教育程度、

職位、接觸便利商店工作經驗、使用數位平台經驗、每月使用數位學習平台學 習次數及每次使用數位學習平台的時間之樣本數、百分比進行分析。

二、信度分析

信度分析 (Reliability Analysis) 是指測驗項目的穩定性、等值性與內部一 致性，量表信度的考驗方法為 Cronbach α 係數，Cronbach α 係數為反映各題目 之分數與總分的相關程度，相關程度愈高，代表愈具備信度，判斷 α 係數的合 理範圍如表 3-6。

表 3-6 Cronbach’s α 係數合理範圍

三、效度分析

效度分析 (Validity) 指測驗的準確性與真實性,，效度評估的方法可以分 為：內容效度 (Content validity)、效標關聯效度 (Criterion related Validity) 和 構念效度 (Construct validity)。內容效度是針對測量工具的目的和內容以邏輯 的方法分析；效標關聯效度是選用的效標需能做為反映測量分數的指標；構 念效度是建立在特定的理論基礎之上，指測量到的概念程度。本研究採用內 容效度，從專家文獻中的支持建立出合適且相關的衝量項目及尺度，達到問

可信程度 Cronbach’s α 係數

不可信 α ≤ 0.30

勉強可信 0.30 < α ≤ 0.40 稍微可信 0.40 < α ≤ 0.50 可信（最常見的範圍） 0.50 < α ≤ 0.70 很可信（次常見的範圍） 0.70 < α ≤ 0.90

十分可信 α > 0.9

四、統計分析方法

本研究主要採用以下之統計方法進行分析：

1. Pearson 積差相關分析：利用 Pearson 相關分析分別檢驗「知識創造行為」及「數 位平台品質」對於「對數位學習成效」之影響，以討論依變數與自變數的相關 性，Pearson 係數值介於 -1~1 之間，當值愈接進 1 時，表示強度愈大，一般而 言，當兩變數之間的相關係數在 0.8 以上時，則表示兩變數間可能存在線性重 合的問題（王保進，1996）。表 3-7 表示相關數的範圍與意義。

表 3-7 相關係數的強度大小與意義

資料來源：邱政皓（2003）

2. 迴歸分析：迴歸分析的目的在於了解一個或多個自變數對依變數的影響情況，

本研究以迴歸分析藉以瞭解學習者的學習風格、知識創造行為、數位平台品質 分別與數位學習成效之間的關係強度。

3. 單因子變異數分析：單因子變異數分析是一種用以檢定幾組獨立群體之期望值 是否相等的一種統計分析方法，以一個獨立數值變數的值作為分群的準則，然 後檢定某一相依（檢定）變數在各群的期望值是否相等。本研究用用單因子變 異數分析來檢驗學習風格在數位學習成效上的差異情形。

相關係數範圍（絕對值） 變項關聯程度

1.00 完全相關

.070 至 0.99 高度相關

0.40 至 0.69 中度相關

0.10 至 0.39 低度相關

0.10 以下 微弱或無相關