第三章 研究設計
第三節 問卷設計與信效度檢查
（一）編製流程
問卷參酌PZB 服務品質理論相關文獻資料，將榮民服務處就業站所提供的 服務面向進行歸類，服務品質期望程度區分五大構面（有形性、可靠性、回應性、
保證性、同理心）；服務品質實際 覺程度
性、保證性、同理心）來衡量服務品質，為了增加本問卷的信度、效度、適切性 及代表性，先由臺東縣榮民服務處全體同仁依據構面提供問卷題項，再由國立臺 東大學教授等專家學者提供意見，反覆討 與
系孫本初教授討論指導，就問卷之結構、 容
卷的向度及語氣加以潤飾調整，以求清晰通順，建立專家內容效度（協助建構內 容效度的學者專家名單及 見如表3-3 所 ）
表3-3
建構前測問卷「專家效度」名單及意見
專 修正 刪除 保留
本
知 區分五大構面（有形性、可靠性、回應
論 修訂，後經國立政治大學公共行政 內 、文字敘述提供寶貴建議，將本問
意 示 。
家學者名稱 專家學者意見
李玉芬教授
(國立臺東大學) 無意見
問項能否縮減?刪除相似性;問序能否
依序不要跳躍性?
會偏50 歲以上;區
蔡西銘副教授
?
的感受" 說法有誤。
若屬榮民年齡是否 (國立臺東大學) 分5 階段理由為何?
婚姻除已﹑未婚外是否還要有其他 問卷第一部分調查的是服務品質的 期望，在說明部分卻加註"就您實際
柯志昌副教授
問卷的第二部分調查的是服務品質 的認知，在說明部分卻是"服務品質 (國立臺東大學)
的期望" 說明有誤應更正。
(續下頁)
專家學者名稱 修正 刪除 保留 專家學者意見
者混淆。
這兩大類要明確區隔，才不會讓填答
專家問卷的設計後面勾選的欄位應 該是適合、修改後適合、不適合，
目前的設計專家無法勾選。
有形性部分題項為何較其他構面為
少，期望與認知的題號分類為何不一 致?
基本資料中 缺少薪資所得
第15 題為反項題，是故意設計的嗎?
第三部分
文獻中是否會影響服務品質的填 答？
謝志龍副教授
(國立臺東大學)
期望量表語認知量表之問項，語意要 清晰，避免造成受測者混淆而影響結 果。
兩個量表個採用何種因素分析，如何 驗證性因素分析，應把各構面名稱呈 現，否則無法評估題項是否符合構面 要測度的內容。
各題項應是個定型句，並且讓受試者
在勾選時即可知是「期望」量表
問項滿意度的問法應修正(非常同
陳美芬教授 (國立臺東大學)
意、同意改為非常滿意、滿意…)
婚姻只有已婚、未婚兩問項太簡略。
問
（二）衡量方法
卷設計共分為三個部份：第一部分是服務品質期望量表，第二部分是服務 品質實際知覺(認知)量表，第三部分是個人基本資料問項。服務品質期望量表與服 務品質實際知覺量表問卷設計皆採用採用李克特五點尺度法(Likert 5-point scale) 編製 計分方式依序為：， 「非常同意」(得 5 分)、「同意」(得 4 分)、「無意見」(得 3
分)； (得 2 分)、「非常不同意」(得 1 分)，反向題之計分方式逆轉，分數 測者對就業站服
酌自我之認知與評價程度後選答；而個人基本資料問項採名目尺度。
（三）前測問卷回收
問卷編
發給臺東縣榮 人
無效問卷 計3
信度分析 項
調查表。
態分配時，以 27%分 獲 最 試題鑑別力。當低於 時，結果的可靠性較低，而百分比太大時，會影響題
之間。
中文 體
值」（Cr 為
， 者 27%
得 顯
驗機率P 值 ，
最 0
總分的積差相 顯 小
量某一態 與
差相關 著
，如 該
服務品質期望程度及服務品質實際知覺程度量表經由SPSS for Windows 12.0 文視窗版統計分析軟體執行項目分析結果，如表3-4 及表 3-5 所示，資料顯示題 之決斷值均達顯著水準，表示預試問卷的題目可以鑑別出不同受試者的反應程
。
「不同意」
越高代表受 務品質的期望或認知越高，反之則越低，由填答者衡
本研究經專家效度及指導教授調整後逐題完成 製，並於101 年 11 月初 發放前測問卷。前測實施方式是將前測問卷 民服務處員工35 ，取 得有效問卷35 份，有效回收率 100％。剔除 3 份 後，有效問卷共 2 份。
前測問卷回收後分別進行項目分析、因素分析及 ，刪除不適當題 ，並 符合效度及信度後，始定稿成為正式的問卷
二、問卷項目分析
Kelly(1939)指出當測驗分數為常 組可以 得試題 可靠
的 27%
目的作用，故合理的分組百分比為25%~33%
前測問卷回收後，使用SPSS for Windows 12.0 視窗版統計分析軟 進行 初步分析。先利用ｔ檢定求出每個題項之「決斷 itical Ration，簡稱 CR 值），係將受試者在量表上的得分總合依高低分順序排列 得分高 之前 為高 分組，得分低者之後 27%為低分組，以求出兩組間每題 分平均數差異的 著性 考驗。決斷值考驗未達顯著的題項（顯著性考 ＞.05）最好刪除 因為 一個較佳的量表題項，其高分組與低分組的平均數差異 好顯著（吳明隆，2 06）；
另外採用「同質性考驗」求出量表各題項與 關係數 著性大 作判 別，如果積差相關係數愈高，表示量表題項在測 度或行為特質上 其他 題項所要測量的態度或行為特質會趨於一致，而積 係數通常達到顯 水準 且相關係數最好在0.3 以上，此二個條件需同時成立 果缺一時，就表示 題目 不適當，應該刪除。
中 項 度
表3-4
服務品質期望量表項目
刪除或 分析
題項內容 決斷值 相關
保留 1.榮民服務處就業站應該擁有現代化設施。 3.227** 保留
觀先進。 ***
*
.599***
2.榮民服務處就業站的設施應該看起來美 3.974 .710*** 保留 3.就業服務人員服裝儀容應該整齊體面。 6.708** .644*** 保留 4.榮民服務處就業站製作的資料應該會實用。 1.474*** .308 刪除 5.就業服務人員所做的承諾會應該會即時完成。 *
* 務。
依約執行。 *
*
4.955** .538*** 保留 6.就業服務人員應該具備解決問題的熱忱。 4.183** .473** 保留 7.就業服務人員應該在第一次就提供完善之服 5.223** .498** 保留 8.就業服務人員一旦承諾應該就會 8.292** .605*** 保留 9.就業服務人員應該堅持零缺點。 2.655* .583*** 保留 10.就業服務人員應該告知服務時間。 .921 .322 刪除 11.就業服務人員應該提供立即的服務。 4.200*** 保留
**
98**
心。 4*** * .611***
12.就業服務人員應該會協助榮民、榮眷。 4.200* .548*** 保留 13.就業服務人員應不會因太忙而忽視榮民、榮眷。 2.8 .516** 保留 14.就業服務人員表現應能讓榮民、榮眷有信 5.16 .593** 保留 15.就業服務人員服務時會令人感到憂心。 .653 .070 刪除 16.就業服務人員對榮民、榮眷應永遠保持禮貌。 2.466* .334 刪除 17.就業服務人員應能回答榮民、榮眷的所有就業問題。 *
方便。 *
*
*
。 *
務。 *
2 望水準。 3.942*** .630*** 保留
4.200** .691*** 保留 18.就業服務人員應會照顧每一位榮民、榮眷。 3.374** .673*** 保留 19.就業站服務時間對每一位榮民、榮眷應該都 5.617** .606*** 保留 20.榮民服務處就業站會提供個人化的服務。 3.268* .563*** 保留 21.就業服務人員應將榮民、榮眷利益列入考慮。 3.894** .553*** 保留 22.就業服務人員應能瞭解榮民、榮眷的個別需求 3.881** .596*** 保留 23.就業站應該讓您感覺到有持續在改善服 4.200** .515** 保留
4.就業站應能完全符合您的期
註：p＊＜.05 p＊＊＜.01 p＊＊＊＜.001
表 6.128*** .751**
3.500*** .652*
獲得有意義且彼此獨立的因素（ factor），用以簡化測量的 內容。
透 過 球 形 考 驗(Bartlett’s test of sphericity) 及 取 樣 適 切 性 量 數 三、問卷因素分
因素分析（ factor analysis）主要是透過探討一組測量變項與某個概念間的關 係，使研究者可以就此概念提出量化的描述。因素分析可用來檢驗量表的建構效 度（ construct valid），
首 先 ，
（Kaiser-Meyer-Olkin measure of sampling adequacy ；KMO）KMO值＞＝0.7來檢 測是
根據吳明隆（2011）及孫本初教授授課時的建議，在進行因素分析時有下列
數，若呈現「顯著」（p＜ .05）
定，即可進行因素分析。
二）取樣適切性量數(KMO)
KMO值係指與變項有關的所有相關係數與淨相關係數之比較值，KMO值愈大 表示相關情形良好，依據Kaiser(1974)的觀點，如果KMO的值小於.05時，較不宜進
3-6所示：
否符合進行因素分析，再用因素分析法中的主成份分析法(Principal Component Analysis)找出共同因素，以特徵值(eigenvalue)大於1為取因素標準，並利用最大變 異法(Varimax Method)，進行正交轉軸分析(Orthogonal Rotation)，取得明確的因素 結構。
幾項標準：
（一）球形檢定(Bartlett’s test of sphericity)
球形檢定是用以探討變項間的相關係 的球形檢
（
行因素分析。其判斷的標準，如表 表3-6
KMO 統計量的判斷標準表
KMO統計量值 因素分析適合性
.90以上 極適合進行因素分析
.80以上 適合進行因素分析
.70以上 尚可進行因素分析
不適合進行因素分析 非常不適合進行因素分析
.60以上 勉強可進行因素分析
.50 .50
以上 以下 資料來源：吳明隆(2
（ 項 具 的 該項 必 除。
（四）每一個因素必須包含三個題目，如果包含兩個題目及以下時，該因素所 包含的 目 須
（五）若某個題目在兩個因素中，所占的因素比重非常接近時，則該項題目也 必須刪除。
依據上述原則進行「服務品質量期望」量表及「服務品質實際知覺」量表之 因素分析：
011)，3-9，3-10。
三
）各變 所 備 因素負荷量必須大於0.4以上，否則 題目就 須刪
題 必 刪掉。
1.服務品質期望量表
由前測樣本執行因素分之適切性檢驗結果，KMO 值為 714
為尚可進行 ，Bartlett 球形檢定考驗 χ2 值為 （ 為 ，
P＝.000＜.05） ，表示適
合進行因素分析，如表
Kaiser-Meyer-Olkin 取樣適切性量數。 .714 Bartlett 球形檢定 近似卡方分配 282.574
自由度 136
顯著性 .000
在因素分析方面，對於因素負荷量過於接近及因素構面涵蓋過少之題項(因素 負荷值低於0.5)，第 1、4、5、7、10、15、16、19、20、23 題刪除後，其餘有效 面的題項內容，分別命名為第一因素可靠性：(第
19.667 1 讓榮民、榮眷
構面
16.862 36.529
1
16.813 53.342 12 就業服務人員應能瞭解榮民、榮眷的
Kaiser-Meyer-Olkin 取樣適切性量數。 .649 Bartlett 球形檢定 近似卡方分配 467.708
自由度 210
顯著性 .000
經因素分析對於因素負荷量過於接近及因素構面涵蓋過少之題項(因素負荷值 低於0.5)，第 14、15、16、21 題刪除後，其餘有效題目共計 20 題。並依據各因素 別命名為第一因素專業性：(第 20、10、19、11、9、18、8 等 題
構面的題項內容，分
七 ) ；第二因素回應性：(第 23、24、22、6、4 等五題) ； 第三因素有形性：
(第 3、2、12、5、1 等五題)；第四因素有效性：(第 17、7、13 等三題)，其數值如
表3-10 所示：
16.819 37
3 體面。 .746
13.217 65 善之服務。
或量表具有信度，因此信度是一個量表或測量工具的穩定性、可靠性或（內部）
nbach’s α ＜1之間，Cronbach’s α 的值越大時表示該問卷越有信度，通常一個問卷的 Cronbach’s 值必須＞＝0.6以上 卷才有信度可言。
nbach’s α ＜1之間，Cronbach’s α 的值越大時表示該問卷越有信度，通常一個問卷的 Cronbach’s 值必須＞＝0.6以上 卷才有信度可言。