承上述，本研究實施正式問卷調查之前，第一階段先確立問卷 內容、構面及題項，加以修正問卷、降低題意被誤解或與語句不通 順的情形。第二階段即為發放正式問卷，說明如下：
本研究之正式問卷設計包括五個部份，分別為「基本資料及過 去教育經驗」、「自我效能」、「學習態度」、「學習成就」以及「數學 科試題應考表現」。各問卷的問項係根據各變數操作性定義及衡量 問項設計而成的，第一部份基本資料為「人口統計變數」採用名目 尺度；第二至第五部份每一個題目之填答方式均採用李克特五點量
表(Likert scale)為衡量依據，受訪者依其對於聯合模擬考之經驗，
相關分析 尺度法 變數間的相關程度高或
一、 敘述統計分析(Descriptive Analysis)：
本研究利用敘述統計來分析樣本人口統計變數之分布，包括分 配次數、百分比、平均數及標準差，不僅得知受訪者之個人基本資 料及宅配業服務購買行為之分布情形，同時也可計算出宅配業服務 購買行為各量表之平均數和標準差狀況(蔡夢蓉，民 101)，本研究 可對樣本作概要的描述。
二、 信度分析(Reliability Analysis)：
本 研 究 使 用 信 度 分 析 用 來 檢 測 各 變 數 之 題 項 間 的 可 信 任 程 度 ， 亦 即 檢 測 問 卷 各 問 項 是 否 具 有 內 部 一 致 性 (Internal Consistency)。一般用 Cronbach’s α 值來衡量量表的可信度；當 Cronbach’s α 值越高，表示問卷問項間的相關性越大、內部一致性 越高。Nunnally (1978) 認為 Cronbach’sα 值至少要大於 0.7 才能表 示一致性良好，因此本研究將保留 α 值大於 0.7 之變數，其餘以剔 除處理。
三、 相關分析(Analysis of Correlation)：
本 研 究 的 相 關 係 數 資 料 是 來 自 變 數 間 分 析 出 來 的 相 關 程 度 高、低，並無「自變數」對「應變數」的影響分析，所以相關係數 (r 值)可用來呈現這兩種變數間是正相關、負相關或無相關，但不 是自變項對應變項的影響。在相關係數解讀上，正負表示的是相關 的方向，並非相關的程度。R 值相關程度之高低，在正負 0.3 之間 (即 0.3 至-0.3 之間)一般稱為低度相關；在正負 0.3-0.6 之間(即指介 於 0.3 至 0.6，-0.3 至-0.6 之間)則稱為中度相關；至於正負 0.6 至 0.9 之間(即指在 0.6 至 0.9，-0.6 至-0.9 之間)會稱為高度相關；若是 R 值為正負 1，此值表示完全相關 (林惠玲、陳正倉，民 95)。
四、 多元迴歸分析(Multiple Regression Analysis)：
本研究為探討各構面因素間之相互關係，採用多元迴歸分析來 探討因素與因素之間的線性關係，並以 P 值來衡量變數間之顯著差 異。透過多元迴歸之分析可以知道每個自變項對應變項之單獨影響 力的程度，以及哪個自變項對應變項之影響力較強。多元迴歸分析 基本上是假定各自變項間並無相關存在(余舜基，民 96)。
第四章 研究結果
本章共有五節，第一節問卷回收與樣本結構；第二節為描述性 統計；第三節為信度分析；第四節為皮爾森積差相關分析；第五節 為一般多元迴歸分析。
第一節 問卷回收與樣本結構
本章節將針對本研究之研究樣本進行實證結果分析。本研究主 要為探討高中學生聯合模擬考的自我效能、學習態度與學習成就之 研究。首先針對回收的樣本資料進行初步之敘述統計分析，以了解 受訪者的特性分佈；並針對問卷進行信度分析，觀察各變數間的信 度；接著利用相關分析，來觀察各變數與應變數之間的相關程度及 方向。而本研究所提出的各項研究假說檢定，將透過一般多元迴歸 分析來進行假設檢定與驗證。
正式問卷共發放 430 份，本研究係針對 2015 年 2-3 月，進行 高中學生的問卷調查，發放對象以具有高中學生聯合模擬考經驗者 為研究對象進行問卷調查，分析其自我效能、學習態度與學習成就 之關係。因此問卷全數回收，共回收 410 份問卷，經扣除漏答等 20 份無效問卷後，有效問卷共有 410 份，有效問卷回收率 95.3%。
茲將問卷發放與回收情形歸納如表 4-1 所示。
表 4-1 問卷發放與回收情形
發放樣本數 回收樣本數 有效樣本數 有效回收率
430 430 410 95.3%
資料來源：研究者整理