第三章 研究設計
第二節 問卷設計與信效度檢查
本研究問卷是研究者參考相關研究問卷題目及文獻資料，自行編製完成預試 之前測問卷，共分為四部分。第一部分為情緒管理量表，第二部分為工作滿意度 量表，第三部分為工作倦怠量表，第四部分為受試者個人背景基本資料；除個人 基本資料採名目尺外，情緒管理量表、工作滿意度量表及工作倦怠量表問卷設計 皆採用李克特(Likert Scale)之四點量表，計分方式從「非常同意」、「同意」、
「不同意」及「非常不同意」等，分數依序給予4、3、2、1分，反向題分數則反 向計分，分述如下：
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（一）情緒管理量表
分為「情緒察覺」、「情緒表達」及「情緒調適」等三個構面，其中情緒察 覺編列7題，情緒表達編列5題，情緒調適編列8題，計編列預測問卷共20題。
（二）工作滿意度量表
分為「內在滿意度」及「外在滿意度」二個構面，每個構面各編列6題，計 編列預測問卷共12題。
（三）工作倦怠量表
分為「情緒耗竭」、「去人性化」及「個人低成就感」三構面，其中情緒耗 竭編列4題，去人性化編列3題，個人低成就感編列3題，計編列預測問卷共10題。
二、預測對象及前測問卷回收情形
為使本研究結果能更臻完善，於正式問卷施行檢測前，實施量表預試作為，
以檢視問卷之信度及效度，並以臺東縣政府所屬人事人員隨機選取50人實施前 測，計回收50份，未有無效問卷，有效問卷共50份，有效回收率達100 %。
三、前測問卷項目分析
本研究之項目分析，於前測問卷回收後，以SPSS for Windows 12.0統計套裝 分析軟體進行初步分析，求出問卷內每個題項之決斷值（Critical Ration，簡稱CR 值），根據前測問卷量表測驗之得分總和，依高低分順序排列，得分高者之前27%
為高分組，得分低者之後27%為低分組，以求出這兩組間每題得分平均數差異之 顯著性考驗。若題項中之CR 值達到顯著之水準（p 值< .05），即表示此題項能 鑑別出不同受試者之反應程度，所以CR值考驗未能達到顯著之水準（顯著性考 驗機率p 值＜.05）則需刪除此題項，因為絕佳之研究量表題項，其高分組與低 分組之平均數差異最好是呈現顯著（張朝榮，2011）。另外，使用同質性檢核法
（內部一致性考驗）求出量表內各題項與總分之積差相關係數，透過顯著性之大 小作為判別，若積差相關係數愈高，則表示量表內題項在測量某一態度或行為之 特質上與其他題項所要測量的態度或行為特質會趨於一致，而積差相關係數通常
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要達到統計顯著水準且其相關係數γ值最好在.40 以上，此二個條件需同時成 立，如缺一時，則應予刪除此題項。
（一）情緒管理量表項目分析
本研究情緒管理量表經由統計軟體執行項目分析後，其結果顯示 題項07、
11、18等3個題項，p 值＞.05，且與所有題目的相關係數γ值＜.40，均未達統計 上顯著水準，因此予以刪除，其餘17個題項則可進行因素分析。其分析結果如表 3-1 。
表3-1
情緒管理量表項目分析結果摘要表（N＝50）
題項 題項內容 決斷值
（CR 值）
顯著性
（雙尾） 相關 備註 01 我能瞭解自己當下的情緒 -6.325 .000*** .653** 保留 02 我知道造成自己心情好、壞的原
因 -5.065 .000*** .621** 保留 03 我能在事後察覺當時情緒的變
化 -5.065 .000*** .582** 保留 04 我能從他人對我的反應，察覺到
自己的情緒變化 -6.027 .000*** .690** 保留 05 我能從他人的臉部表情，辨識他
人情緒狀態 -4.121 .000*** .639** 保留 06 我能從他人的語言變化來瞭解
他人的情緒起伏 -5.120 .000*** .679** 保留 07 要瞭解他人的心情，是一件很困
難的事 .723 .476 .003 刪除
08 我能把自己的感受正確表達出
來 -5.551 .000*** .636** 保留 09 我能以適當的方式表達自己的
情緒 -6.330 .000*** .757** 保留 10 我能依據對象、情境的不同而改
變個人的情緒表達方式 -6.247 .000*** .732** 保留 （續下頁）
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11 我擔心傷害他人，而不敢表達自
己的情緒 -1.399 .174 .078 刪除 12 當自己的意見與他人不同時，我
會與他人溝通 -8.124 .000*** .764** 保留 13 我能轉移注意力來排除情緒困
擾 -3.864 .001** .601** 保留 14 在緊張時，我能以適當方式紓緩
個人情緒 -4.234 .000*** .637** 保留 15 當生氣時，我會設法調整心情以
緩和情緒 -3.196 .004** .595** 保留 16 當傷心時，我會找管道紓解情緒 -5.120 .000*** .760** 保留 17 我能調整好心情後再去解決重
要的事 -4.222 .000*** .592** 保留 18 如果工作上遇到煩惱我不會帶
回家 -1.371 .186 .351* 刪除 19 我能以正向的態度面對挫折 -4.579 .000*** .739** 保留 20 我能協助他人紓解情緒困擾 -3.552 .001** .553** 保留
*p＜.05 ；**p＜.01；***p＜.001 資料來源：本研究整理
（二）工作滿意度量表項目分析結果
本研究工作滿意度量表經由統計軟體執行項目分析後，其結果顯示題項03 的p 值＞.05，且與所有題目的相關係數γ值＜.40，均未達統計上顯著水準，因此 予以刪除，其餘11個題項則可進行因素分析。其分析結果如表3-2：
表3-2
工作滿意度量表項目分析結果摘要表（N＝50）
題項 題項內容 決斷值
（CR 值）
顯著性
（雙尾） 相關 備註 01 我對於我的工作能充分發揮專長
感到滿意 -4.723 .000*** .693** 保留 02 我以我的工作為榮 -5.187 .000*** .764** 保留 03 我的工作具有多樣性 -1.659 .109 .351* 刪除 04 我不斷學習工作上的新知能 -2.669 .013* .479** 保留 （續下頁）
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05 我覺得我的工作被賞識 -4.331 .000*** .782** 保留 06 我喜歡從事我的工作 -3.092 .005** .621** 保留 07 我的考績可以正確反應出我的工
作成效 -3.202 .005** .532** 保留 08 目前的工作能提供我陞遷的機會 -4.776 .000*** .654** 保留 09 我對工作的薪資感到滿意 -5.075 .000*** .653** 保留 10 我對工作的各項福利感到滿意。 -4.040 .001** .575** 保留 11 我對職位陞遷的方式感到滿意 -6.371 .000*** .696** 保留 12 我對服務機關支持進修、研習的情
形感到滿意 -3.375 .003** .550** 保留
*p＜.05 ；**p＜.01；***p＜.001 資料來源：本研究整理
（三）工作倦怠量表項目分析結果
本研究工作倦怠量表經由統計軟體執行項目分析後，其結果顯示每一題項的 p 值均＜.05，且與所有題目的相關係數γ值均＞.40，皆達統計上顯著水準，因此 10個題項全數保留，進行因素分析。其分析結果如表3-3：
表3-3
工作倦怠量表項目分析結果摘要表（N＝50）
題項 題項內容 決斷值
（CR 值）
顯著性
（雙尾） 相關 備註 01 人事工作繁雜，令我承受極大的
精神壓力 -8.086 .000*** .782** 保留 02 我覺得人事工作枯燥乏味 -3.231 .003** .687** 保留 03 上班前想到要面對工作時，就會
讓我提不起精神 -4.507 .000*** .738** 保留 04 我覺得我在處理人事業務上的
熱情感已逐漸冷淡 -6.252 .000*** .713** 保留 05 每天下班後，我總是感到非常疲
憊 -3.534 .001** .542** 保留 06 每當上班時，我都希望能趕快放
假休息 -4.427 .000*** .646** 保留 07 我對於人事工作感覺挫折重重 -4.632 .000*** .842** 保留 （續下頁）
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08 我覺得人事工作繁重又吃力 -4.994 .000*** .746** 保留 09 如果人生可以重來一次，我應該
不會選擇擔任人事人員 -2.962 .006** .425** 保留 10 我不打算在這個職務待太久 -3.000 .005** .660** 保留
*p＜.05 ；**p＜.01；***p＜.001 資料來源：本研究整理
四、前測問卷因素分析
因素分析（Factor Analysis）之目的係在協助進行問卷建構效度（Validity）
的驗證，主要是透過探討一組測量變項與某個概念間關係，使研究者可就此概念 提出量化的描述。因素分析可用來檢測研究量表之建構效度（Construct Valid），
以獲得有意義且彼此獨立之因素（Factor），用以簡化測量之內容。在進行因素 分析前，須先藉由球形考驗（Bartlett's test of sphericity）及取樣適切性量數
（ Kaiser-Meyer-Olkin measure of sampling adequacy；KMO ）來檢測是否符合進 行因素分析之條件，再用因素分析法中之主成份分析法（Principal Component Analysis，PCA）來找出共同因素，並以特徵值（Eigen Value）大於1 為取捨因 素標準，且利用最大變異法（Varimax Method）進行正交轉軸分析（Orthogonal Rotation Analysis），取得明確之因素結構（黃國倫，2008）。
依據黃國倫（2008）的建議，在進行因素分析時有下列幾項標準：第一，球 形檢定是用以探討各變項間之相關係數，若檢驗結果呈現顯著水準（p<.05）之 球形檢定，即可進行因素分析。第二，取樣適切性量數（KMO），KMO 值是 指與變項有關之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。Kaiser （1974）認為KMO 值＜.50，不適合進行因素分析；而KMO 值 大於.90者以上，表示因素分析適合性是極佳的（Marvelous），.80~.89 者，表示 因素分析適合性是良好的（Meritorious），.70~.79 者，表示因素分析適合性是 為 中 等 的 （Middling ） ， .60~.69 者 ， 表 示 因 素 分 析 適 合 性 是 為 勉 強 的
（Mediocre），.50~.59 者，表示因素分析適合性是不適合（Miserable），.50 以
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下者，則表示因素分析適合性為非常不適合（Unacceptable）。第三，各變項所 具備之因素負荷量均必須＞.40 以上，如低於此標準者則該題項就須予刪除。第 四，研究量表內每一因素須包含三個題目，若包含二個題目及以下時，則該因素 暨所包含之題目均須刪除。第五，如某個題項在二個因素中，所占之因素比重非 常接近時，則該題項亦須刪除。
按上述原則，進行情緒管理量表、工作滿意度量表及工作倦怠量表之因素分 析，檢試結果如下：
（一）情緒管理量表因素分析
本研究之情緒管理量表經由統計軟體執行因素分析檢驗結果，量表之KMO 值為.830，因素分析適合性為良好的，球形檢定考驗χ2 值為558.005（自由度為 136，P＝.000＜.05）達到顯著水準，代表母群體的相關矩陣間有共同因素存在，
表示適合進行因素分析條件，如表3-4。
表3-4
情緒管理量表 KMO 與 Bartlett 檢定結果表（N＝50）
Kaiser-Meyer-Olkin 取樣適切性量數 .830 Bartlett 球形檢定 近似卡方分配 558.005
自由度 136
顯著性 .000
資料來源：本研究整理
本量表原設計20個題項，經項目分析後，刪除3個題項，將剩餘17 個題項進 行因素分析，採主成份分析法找出共同因素，並以特徵值大於1為取捨因素之標 準，利用最大變異進行正交轉軸，經過分析結果，計萃取了3個因素，其特徵值 各為4.736、3.360、3.159，解釋變異量分別為27.862、19.765、18.585，累積的解 釋變異量則為27.862％、47.627％、66.212％。另以因素負荷量太過接近及因素 負荷量＞.40 以上為取捨標準，刪除第12題項後，有效題項計16題。並依據各因 素構面的題項內容，重新命名為因素一情緒察覺：第4、6、2、3、5、1題項等6 題；因素二情緒表達及運用：第8、9、20、17、10、19題項等6題；因素三情緒
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調適：第13、14、15、16題項等4題，其分析結果摘要如表3-5。
表3-5
27.862 27.862
8 我能把自己的感受正確表達
19.765 47.627
13 我能轉移注意力來排除情
18.585 66.212
資料來源：本研究整理
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（二）工作滿意度量表因素分析
本研究之工作滿意度量表經由統計軟體執行因素分析檢驗結果，量表之
本研究之工作滿意度量表經由統計軟體執行因素分析檢驗結果，量表之