抽樣方式與資料分析

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會改革；是否重視大眾意 見；是否關心大眾利益；是

否尊重一般民眾隱私。

第七部份 閱聽人基本資 料

性別為何？ 性別 G1

就讀大學為何？ 就讀學校 G2 就讀學門為何？ 就讀學門 G3 就讀年級為何？ 年級 G4 原居住地為何？ 原居住地 G5 住宿情況為何？ 住宿情況 G6

第二節 抽樣方式與資料分析

一般調查法研究，須達樣本數 1067 、 1068 ，以達到在 95％信心水準 下，抽樣誤差在正負 3％。本研究目標受測對象為大專院校的大學生，將以 隨機方式挑選 13 所台灣地區的大學，選出一到兩堂通識課程進行施測，蒐 集 700 到 800 份問卷進行調查。

問卷收集之後將使用 SPSS 22 （Statistical Package for the Social Science）作為資料分析工具，根據本研究之目的進行研究假設的檢測，所使 用的統計方法包含下列幾種：

一、 敘述性統計

以次數分配表、次數分配、折線圖、圓餅圖、平均數、標準差等描述問 卷樣本基本資料的分配情形（李宜安，2010）。

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二、 因素分析

因素分析是一種互依分析技術，主要目的在於以較少的維度來表示原先 的資料結構，而又能保存原有資料結構所提供的大部分資訊（黃俊英，1997）。 本研究以因素分析來建構效度（Construct Validity），並採用主成分法

（Principal Component Analysis）來選取因素，保留特徵值大於 1 的主成 分；同時為了能更清楚解釋因素間的結構，再將各因素進行最大變異轉軸

（Varimax Rotation）旋轉，最後保留因素負荷量達 0.5 以上之題項。因素 負荷量必須同時考量到因素分析時的樣本大小，若樣本數較少，則因素負荷 量的選取標準要較高；相對的，如樣本數較大，則因素負荷量的選取標準可 以較低，樣本大小與因素負荷量選取標準。如表3-2.1所示（陳順宇，2005）：

表3-2.1 樣本數與因素負荷量之關係

樣本大小 因素負荷量選取標準值

50 0.750

100 0.550

150 0.450

200 0.400

250 0.350

350 0.300

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三、 信度分析

問卷量表的一致性（Consistency）或穩定性（Stability），我們稱為問 卷的信度（Reliability），也就是問卷個別題目的可信度，問卷信度高，表 示在不同的時間，對相同的人使用相同的量表，都會得到相同的結果，反之，

若問卷信度低，表示在不同的時間，對相同的人使用相同的量表時，會得到 不同的結果。本研究採用目前最常用的 Cronbach（1951）所提出的 α 信賴 係數，當 Cronbach’s α 值越高，表示問卷題項間的相關性越大，也就是 內部一致性越高（李宜安，2010）。Cronbach’s α 值與可信程度關係，見 表 3-2.2：

表 3-2.2 Cronbach’s α 值說明

α 值 信度

α≦0.3 不可信

0.3＜α≦0.4 勉強可信

0.4＜α≦0.5 稍微可信

0.5＜α≦0.7 可信

0.7＜α≦0.9 很可信

α＞0.9 十分可信

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四、 皮爾森相關分析

當討論兩個變數相關的方向與關係的程度時，我們會使用相關分析，當 自變數與依變數都是區間尺度（Interval Scale）時，可採用皮爾森相關

（Pearson Product-moment Correlation），但相關係數只能顯示變數間的相 關程度高低，無法檢定自變數對依變數的影響，所得到的相關係數（r 值）

只能說明兩個變數的關係是正相關、負相關或無關。皮爾森積差相關分析判 定方法如下：

相關係數（Correlation Coefficient, r）在 -1.00 到 +1.00 之間 r 接近 1 時：表示兩個變數之間有很強的正向相關。

r 接近-1 時：表示兩個變數之間有很強的負向相關。

r 接近 0 時：表示兩個變數之間的線性相關薄弱。

r = 0.00 ~ 0.25 ：兩個變數間沒有或僅有輕微相關。

r = 0.25 ~ 0.50 ：兩個變數間有輕度相關。

r = 0.50 ~ 0.75 ：兩個變數間有中度相關。

r > 0.75 ：兩個變數間有高度相關。

五、 多元迴歸分析

該分析主要在於找出變數之間的關係，同時瞭解兩個變數之間的因果與 先後關係，在於檢視兩個以上的變數，之間的因果關係，評估自變項對依變 項之效用。

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