本章將根據回收資料運用適合之統計方法，並遵循本研究目的，將研究結果分為
（1）基本資料敘述性統計分析；（2）各構面量表之因素及信度分析；（3）各構面量 表之重視程度分析（次數分配）；（4）研究假說檢定結果；（5）小結等五個部份加 以分析說明。
4.1 基本資料敘述性統計分析
本節將針對本研究空軍人員背景屬性中之年齡、階級、教育程度、初次學習電腦 的時間、使用電腦時間及工作單位等變數分析說明。
個人背景變項之統計分析如表 4.1 所示。
一、年齡方面
20 歲以下為 30 人，佔 7.0%；21-29 歲為 263 人，比例最多，佔 60.0%；30-39 歲 為123 人，佔 28.0%；40-49 歲為 13 人，佔 3.0 %；50 歲以上為 10 人，佔 2.0%。空軍 單位目前因應國家政經情勢發展及配合「人力精進案」之政策，國防人力運用之目標
，朝以「量少」、「質精」的方向努力，人力狀況普遍趨向年輕化，經本研究樣本與 母群體年齡特徵大致相符。
二、階級方面
士兵為48 人，佔 11.0%；士官為 152 人，佔 35.0%；尉級軍官為 223 人，比例最 多佔50.0%；校級軍官為 11 人，佔 3.0%及聘雇人員為 5 人，比例最少，佔 1.0%。
三、教育程度方面
高中為 73 人，佔17.0%；專科為 135 人，佔 31.0%；大學為 223 人，佔 50.0%；研 究所為 8 人，比例最少，佔 2.0%。
四、初次學習電腦的時間方面
高中以前為 203 人，比例最多，佔 46.6%；專科為 120 人，佔 27.1%；大學為 70 人，佔 16.0%；工作後為 45 人，佔 10.1%及尚未學過為 1 人，比例最少，佔 0.2%。
五、毎週使用電腦的時間方面
4.2 各構面量表之因素及信度分析
本研究構面量表在「資訊安全素養」部份包括「資訊安全知識」、「電腦操作技 能」、「資訊論理」等三個量表；在「資訊違規認知」部份包括「電腦應用與影響」
、「人員教育訓練」、「落實法規政策」等三個量表。茲分別說明如下。
4.2.1 資訊安全知識部份 一、因素分析
利用主要成份分析（Principal Components）及最大變異數﹙Varimax﹚進行正交轉 軸，藉以分析量表之因素結構與理論相符情形，因素分析時萃取特徵值大於 1，且旋 轉後的因素負荷量﹙factor loading﹚之絕對值須大於 0.4，並採用題目與問卷中各量表 之相關係數及其決斷值（critical ration）作為選題之參考。首先進行 Bartlett’s 球體檢定
，其檢定值為1533.449（自由度為 36），達到顯著水準，顯示母群體的相關矩陣間有 共同因素存在，且取樣適切性的Kaiser-Meyer-Olkin（KMO）度量值達 0.788，表示問 卷達到取樣適切性，顯示本研究抽樣資料適合進行因素分析，結果整理如表4.2。
表4.2 資訊安全知識的 KMO 與 Bartlett 檢定 Kaiser-Meyer-Olkin 取樣適切性量數 .788 Bartlett 球形檢定 近似卡方分配 1533.449
自由度 36
顯著性 .000
因素分析共計萃取出二個構面因素，其累積解釋變異量分別為 35.854%及 57.712%
，各因素分析結果整理如表4.3，其中包括因素代號、題項、因素負荷量、解釋變量及 累積解釋變量等五項。
表4.3 資訊安全知識量表因素分析
35.854 35.854 3.我了解設定好的電腦密碼，毎季至少應更換乙次。 0.878
21.858 57.712 5.我了解不可以將密碼寫在電腦設備上，或告訴無關人員
（Commonality）來檢定建構效度，分析結果如表 4.4 所示。
表4.4 資訊安全知識構面因素信度分析表
，因此，毎一資訊安全知識因素內的題項足以代表該因素構面，顯示本研究問卷的衡 量項目具有一致性與穩定性。在資訊安全知識題項之共同性方面，題項之共同性皆大 於 0.5，顯示此部份的問卷有相當高的建構效度。
4.2.2 電腦操作技能部份 一、因素分析：
利用主要成份分析（Principal Components）及最大變異數﹙Varimax﹚進行正交轉 軸，藉以分析量表之因素結構與理論相符情形，因素分析時萃取特徵值大於 1，且旋 轉後的因素負荷量﹙factor loading﹚之絕對值須大於 0.4，並採用題目與問卷中各量表 之相關係數及其決斷值（critical ration）作為選題之參考。首先進行 Bartlett’s 球體檢定
，其檢定值為1470.089（自由度為 36），達到顯著水準，顯示母群體的相關矩陣間有 共同因素存在，且取樣適切性的Kaiser-Meyer-Olkin（KMO）度量值達 0.886，表示問 卷達到取樣適切性，顯示本研究抽樣資料適合進行因素分析，結果整理如表4.5。
表4.5 電腦操作技能的 KMO 與 Bartlett 檢定 Kaiser-Meyer-Olkin 取樣適切性量數 .886 Bartlett 球形檢定 近似卡方分配 1470.089
自由度 36
顯著性 .000
因素分析共計萃取出二個構面因素，其累積解釋變異量分別為34.611%及 25.486%
，各因素分析結果整理如表 4.6，其中包括因素代號、題項、因素負荷量、解釋變量及 累積解釋變量等五項。
表4.6 電腦操作技能量表因素分析
Commonality）來檢定建構效度，分析結果如表 4.7 所示。
表4.7 電腦操作技能構面因素信度分析表
由表 4.7 得知，各構面整體信度為0.7818，因素的信度 Cronbach’s α 值均大於 0.7
，因此，毎一電腦操作技能因素內的題項足以代表該因素構面，顯示本研究問卷的衡 量項目具有一致性與穩定性。在電腦操作技能題項之共同性方面，題項之共同性皆大 於 0.4，顯示此部份的問卷具有一定的建構效度。
4.2.3.資訊倫理部份 一、因素分析：
利用主要成份分析（Principal Components）及最大變異數﹙Varimax﹚進行正交轉 軸，藉以分析量表之因素結構與理論相符情形，因素分析時萃取特徵值大於 1，且旋 轉後的因素負荷量﹙factor loading﹚之絕對值須大於 0.4，並採用題目與問卷中各量表 之相關係數及其決斷值（critical ration）作為選題之參考。首先進行 Bartlett’s 球體檢定
，其檢定值為1984.460（自由度為 36），達到顯著水準，顯示母群體的相關矩陣間有 共同因素存在，且取樣適切性的Kaiser-Meyer-Olkin（KMO）度量值達 0.868，表示問 卷達到取樣適切性，顯示本研究抽樣資料適合進行因素分析，結果整理如表4.8。
表4.8 資訊倫理的 KMO 與 Bartlett 檢定 Kaiser-Meyer-Olkin 取樣適切性量數 .868 Bartlett 球形檢定 近似卡方分配 1984.460
自由度 36
顯著性 .000
因素分析共計萃取出二個構面因素，其累積解釋變異量分別為50.318%及 18.782%
，各因素分析結果整理如表4.9，其中包括因素代號、題項、因素負荷量、解釋變量及 累積解釋變量等五項。
表4.9 資訊倫理量表因素分析
Commonality）來檢定建構效度，分析結果如表 4.10.1-4.10.2 所示。
表4.10.1 資訊倫理構面因素信度分析
0.9368 0.8729 2.我了解不可在網路上散播違反善良風氣之暴力、色情等
不當資訊。 0.623
3.我了解未經過合法授權，任意下載及轉寄(載)別人的著 作，須同時受到民事及刑事的處罰。 0.825 4.我了解不可在網路上散播電腦病毒或惡意程式。 0.723
表4.10.2 資訊倫理構面因素信度分析（續）
利用主要成份分析（Principal Components）及最大變異數﹙Varimax﹚進行正交轉 軸，藉以分析量表之因素結構與理論相符情形，因素分析時萃取特徵值大於 1，且旋 轉後的因素負荷量﹙factor loading﹚之絕對值須大於 0.4，並採用題目與問卷中各量表 之相關係數及其決斷值（critical ration）作為選題之參考。首先進行 Bartlett’s 球體檢定
，其檢定值為2483.911（自由度為 36），達到顯著水準，顯示母群體的相關矩陣間有 共同因素存在，且取樣適切性的Kaiser-Meyer-Olkin（KMO）度量值達 0.897，表示問 卷達到取樣適切性，顯示本研究抽樣資料適合進行因素分析，結果整理如表4.11。
表4.11 電腦應用與影響的 KMO 與 Bartlett 檢定 Kaiser-Meyer-Olkin 取樣適切性量數 .897 Bartlett 球形檢定 近似卡方分配 2483.911
第二次因素分析，Bartlett’s 球體檢定值為 2457.525（自由度為 28），達到顯著水 準，顯示母群體的相關矩陣間有共同因素存在，且取樣適切性的Kaiser-Meyer-Olkin（
KMO）度量值達 0.901，表示問卷達到取樣適切性，顯示本研究抽樣資料適合進行因 素分析，結果整理如表4.13。
表4.13 電腦應用與影響的 KMO 與 Bartlett 檢定 Kaiser-Meyer-Olkin 取樣適切性量數 .901 Bartlett 球形檢定 近似卡方分配 2457.525
61.059 61.059 2.我了解應用加解密技術，可以確保檔案傳輸的安全性。 0.888
）來檢定建構效度，分析結果如表4.15 所示。
0.9033 0.9033 2.我了解應用加解密技術，可以確保檔案傳輸的安全性。 0.789 共同性稍顯低（0.221），較不具重要性外，其它題項之共同性皆大於 0.5，顯示此 部份的問卷具有一定的建構效度。
4.2.5.人員教育訓練部份 一、因素分析：
利用主要成份分析（Principal Components）及最大變異數﹙Varimax﹚進行正交轉 軸，藉以分析量表之因素結構與理論相符情形，因素分析時萃取特徵值大於 1，且旋 轉後的因素負荷量﹙factor loading﹚之絕對值須大於 0.4，並採用題目與問卷中各量表 之相關係數及其決斷值（critical ration）作為選題之參考。首先進行 Bartlett’s 球體檢定
，其檢定值為3483.511（自由度為 28），達到顯著水準，顯示母群體的相關矩陣間有
共同因素存在，且取樣適切性的Kaiser-Meyer-Olkin（KMO）度量值達 0.769，表示問 卷達到取樣適切性，顯示本研究抽樣資料適合進行因素分析，結果整理如表4.16。
表4.16 人員教育訓練的 KMO 與 Bartlett 檢定 Kaiser-Meyer-Olkin 取樣適切性量數 .769 Bartlett 球形檢定 近似卡方分配 3483.511
為確保因素構面之信度，針對萃取出的單一因素做檢定，並利用共同性（Commonality
利用主要成份分析（Principal Components）及最大變異數﹙Varimax﹚進行正交轉 軸，藉以分析量表之因素結構與理論相符情形，因素分析時萃取特徵值大於 1，且旋 轉後的因素負荷量﹙factor loading﹚之絕對值須大於 0.4，並採用題目與問卷中各量表 之相關係數及其決斷值（critical ration）作為選題之參考。首先進行 Bartlett’s 球體檢定
，其檢定值為2329.128（自由度為 55），達到顯著水準，顯示母群體的相關矩陣間有 共同因素存在，且取樣適切性的Kaiser-Meyer-Olkin（KMO）度量值達 0.847，表示問
卷達到取樣適切性，顯示本研究抽樣資料適合進行因素分析，結果整理如表4.19。
表4.19 落實法規政策的 KMO 與 Bartlett 檢定 Kaiser-Meyer-Olkin 取樣適切性量數 .847 Bartlett 球形檢定 近似卡方分配 2329.128
自由度 55
顯著性 .000
在本分量表中，在第一次因素分析時，共計萃取出二個構面因素，其累積解釋變 量分別為34.470%、22.342%及 56.812%。第二個構面因素部份，因第 1 題因素負荷量 太低（僅為0.249），因此將它刪除後再進行第二次因素分析，各因素分析結果整理如
第二次因素分析部份，Bartlett’s 球體檢定值為 2295.731（自由度為 45），達到顯 著水準，顯示母群體的相關矩陣間有共同因素存在，且取樣適切性的Kaiser-Meyer-Olk
第二次因素分析部份，Bartlett’s 球體檢定值為 2295.731（自由度為 45），達到顯 著水準，顯示母群體的相關矩陣間有共同因素存在，且取樣適切性的Kaiser-Meyer-Olk