第三章 研究設計
第五節 問卷預試實施與檢測
一、專家效度
效度（validity）測量的正確性，指測驗或其他測量工具確能測得其所欲測量的特 質或功能之程度，測量的效度愈高，表示測量的結果愈能顯現其所欲測量對象的真正 特徵，測驗的效度通常以測驗分數與其所欲測量的特質之間的相關係數表示之。以下 說明本研究問卷之信、效度：
本問卷設計的內容以第二章所蒐集的觀點與研究為主，並參考張欣怡（2011）研 究者的問卷製，並經相關領域的專家與學者嚴格審視，以建立本研究之專家效度，問 卷初稿與專家回覆意見綜合見附錄一。專家學者資料如表3-2 所列。
表3- 2 問卷專家效度委員：
編號 姓名 職稱與資歷
1 呂老師 現職國立臺中教育大學教育學系副教授
學歷國立高雄師範大學教育學系博士
2 孟老師 現職新北市板橋區埔墘國小現職教師
學歷國立臺北教育大學臺灣語文研究所碩士
3 涂老師 現職國立高雄師範大學師資培育中心副教授
學歷國立政治大學教育學系博士
（續下頁 ）
4 陳老師 現職崑山科技大學幼兒教育系助理教授 後，根據專家學者所提供的意見，進行彙整統計。Lester 與 Bishop 認為，專家們勾選
｢題目適用｣選項的一致程度至少須達 80%以上，才能保留該道題目（引自涂金堂，
2012）。因此，本研究根據彙整結果，經專家們勾選｢題目適用｣選項達 80%以上者或 者50%同意使用且經由兩位專家意見指導後，視為同意或修改後保留此題，未達 80%
二、預試問卷
（一 ）預試問卷
預試問卷於民國 103 年 2 月選取三個學校（後埔、林口與龍埔國小）各發 100 份問卷進行調查。回收有效樣本比率均大於 90%以上，有效樣本數亦高於 90%，則 以此為預試問卷分析之樣本，才可進行探索性因素分析中最低人數（吳明隆，2007；
涂金堂，2012 ）。
表 3- 4 預試問卷發放學校名稱、數量及回收情況
學校名稱 問卷數量 回收數量 無效樣本數 有效樣本數
（有效樣本比率）
林口國小 50 50 2 48（96%）
龍埔國小 60 55 3 52（95%）
後埔國小 50 50 1 49（98%）
合計 160 150 0 149（93%）
資料來源：研究者自行整理
（二 ）進行項目分析
為了瞭解每個題目的鑑別力，參考「量表編制與SPSS」一書（涂金堂，2012 ），
並以SPSS for Windows18.0 版統計套裝軟體為統計軟體工具，進行研究量表的七個項 目分析，包括：題目之遺漏值的百分比、平均數、變異數、偏態、極端組t 考驗、修 正後題目與總分相關、刪除該題後的 α 係數等七項進行分析，以瞭解各題項之鑑別 力。
七個分析項目的內容與分析標準如下表所述：
依據分析結果，b1、b5、c4、c5、c8 的變異數都小於 1，但其他指標皆符合優良題目 向度之原則，因此保留全部的題目，進一步因素分析。
「教師參與語文競賽阻礙量表」共有32 道問題，在進行項目分析後，如表 3-6。
依據分析結果，d3、d4、d5、d6、e2、e4、e7、e8、f4、f5、g4 的變異數都小於 1 其 d4「擔心能力無法勝任，因此不想參與語文競賽。」之「修正後題目與總分之相關」
項目為2.95，所以，依據表 3-4 的要求，當修正後題目與總分之相關係數低於.3 時，
則該題可能是不良題目，將刪除此題項但其他指標皆符合優良題目向度之原則，刪除 此題，進一步因素分析。
表 3- 6 教師參與語文競賽動機量表項目分析摘要表（N=150）
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表 3- 7 教師參與語文競賽阻礙量表項目分析摘要表（N=150）
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也無法獲得適切的因素分析結果；因此檢驗蒐集的資料透過（Kaiser-Meyer-Olkin test
〔KMO〕）用來判斷取樣適切性量數，Barlete 用來統計檢定績差相關矩陣是否為單元
矩陣。吳明隆（2006）指出，KMO 指標介於 0 至 1 之間，當 KMO 值小於 .50 時，
表示該題項變數間不適合進行因素分析；若是所有題項變數所呈現的KMO 指標值大 於 .80，題項變數間關係是良好的，題項變數間適合進行因素分析，KMO 值為 0.857，
表示題項變數間的關係是極佳的，非常適合進行因素分析。Bartlett 球形檢定達顯著 時（p＜.001），則表示此量表之題項可以進行因素分析。
經由。透過積差相關係數矩陣檢查每題與其他題目的積差相關係數大小，該係數 小於.30 時，則顯示該題不適合進行探索性因素分析（涂金堂，2012）留下的題目進 行項目分析，結果如下。
在「教師參與語文競賽動機量表」的探索性因素分析方面，採用「敘述統計」平 均數介於2.21~3.55 之間，標準差 0.877~1.221 之間。因此資料的人數是足夠的，在「相 關矩陣」的結果中顯示，均有顯示大於.30；KMO 值為.848，顯示題目變數之間的關 係是佳的；Bartlett 球形檢定的近似卡方分配為 2102.564，自由度為 210，顯著性 p＜.001。
顯示這21 道題目所形成的｢教師參與語文競賽動機量表｣非常適合進行因素分析。
在「教師參與語文競賽阻礙量表」的探索性因素分析方面，採用「敘述統計」平 均數介於1.91~3.63 之間，標準差 0.726~1.125 之間。因此資料的人數是足夠的，在「相 關矩陣」的結果中顯示，均有顯示大於.30；KMO 值為.840，顯示題目變數之間的關 係是佳的；Bartlett 球形檢定的近似卡方分配為 2777.966，自由度為 325，顯著性 p＜.001。
顯示這 32 道題目所形成的｢教師參與語文競賽阻礙量表｣非常適合進行因素分析。經 過轉軸後矩陣可得「教師參與語文競賽動機量表」與「教師參與語文競賽阻礙量表」
保留的題目並重新排列編號如下：
表 3- 8 動機量表因素分析摘要
表 3- 9 阻礙量表因素分析摘要
表 3- 10 教師參與語文競賽動機與阻礙重新排列量表
專業相關的內在目的 A2、A13、A14、A15、
A16、17
（M10~M12）
共計 3 個分量表 .896 12 題
阻 礙 因素
個人心理內在因素 B1、B5、B6、B8、B12、
B13、B15、B16、B17
.858 第1~9 題
（H1~H9）
個人專業因素 B2、B9、B10、B11、B14、
B21
.909 第10~18 題
（H10~H15）
參賽內容與外界支持因素
（H16~H24）
共計 3 個分量表 .887 24 題
（一）資料檢核
當量表調查回收後，逐一檢視每份量表的填答情形，凡資料填寫不全者或 漏答者，即予以剔除。
（二）問卷編碼
對於每份有效量表依序予以編碼，並鍵入電腦存檔，以使量表資料成為統 計之數據。
（三）資料輸入
問卷編碼，將所得資料輸入電腦，完成作業後，以次數分配的統計方法，
檢查資料的正確度。
四、統計分析
本研究將問卷調查所蒐集到的資料作整體的檢視與分析，將回收之有效樣 本資料以SPSS for Windows18.0 版統計套裝軟體進行資料統計分析，採用以下 幾項統計方法。
（一）描述統計
以百分比、平均數及標準差來瞭解受試者的個人背景變項與參與語文競賽的動 機與阻礙；及其在「新北市國小教師參與語文競賽動機與阻礙量表」得分之分 布情形。以「教師參與語文競賽動機量表」正式問卷施測結果，統計分析各層 面與總量表的平均數及標準差，以了解目前國小教師參與語文競賽的動機現況。
以「教師參與語文競賽阻礙量表」正式問卷施測結果，統計分析各層面與總量 表的平均數及標準差，以了解目前新北市國小教師參與語文競賽的阻礙的現 況。
（二）t 考驗
以教師背景變項為自變項，以「教師參與語文競賽動機」為依變項，進行平均數 差異顯著性考驗，以教師背景變項考驗教師參與語文競賽動機之假設。
（三）以教師背景變項為自變項，以「教師參與語文競賽阻礙」為依變項，進行平均 數差異顯著性考驗，以教師背景變項考驗教師參與語文競賽阻礙之假設。
（四）「η2」與「1－β」：t 考驗的表中所列「η2」（eta square ），是指在獨立樣本 t 檢 定中，如果平均數差異達到顯著，研究者可進一步求出效果值的大小（effect size ），
此效果值的大小通常採用η2（eta square ）值表示，η2自變項以解釋依變項變數 多少百分比，顯著性p 值代表的是「統計顯著性」，而 η2則代表的是「實務的顯 著性」（吳明隆，2008 ） 。
（五）單因子變異數分析（one-way ANOVA）：「ω2」代表自變量可以解釋依變量的 百分率，1－β則是統計考驗力（power ），以說明統計分析推論之裁決正確率 有多少（吳明隆，2008 ） 。
（六）以教師背景變項為自變項，以「教師參與語文競賽動機」為依變項，進行單因 子變異數分析，若達.05 顯著水準，且變異數是同質則進行 Scheffé 法事後比較，
若變異數不同質則進行Games-Howell 檢定事後比較，以考驗實驗者假設。
（七）以教師背景變項為自變項，以「教師參與語文競賽阻礙」為依變項，進行單因 子變異數分析，若達.05 顯著水準，且變異數是同質則進行 Scheffé 法事後比較，
若變異數不同質則進行Games-Howell 檢定事後比較，以考驗實驗者假設。
（八）皮爾遜（Pearson）積差相關
以皮爾遜（Pearson）積差相關考驗「教師參與語文競賽動機」各層面與「教師 參與語文競賽阻礙」各層面之相關情形。
正式問卷則依據新北市教育局的學校服務資料中選取各型學校作為研究問卷的 發放對象。預計每類學校發放份問卷，共預計發放700 份問卷，有效問卷為 98%，則 可進行656 份問卷分析。後續進行統計並討論研究結果。
表 3- 11 正式問卷發放與回收數量表