第二章 文獻探討
第四節 指標建構之相關研究
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2. 我使用資料來判斷應爭取哪些社區資源。
3. 我使用資料來調整社區資源以使學生在學習上有所裨益。
4. 我使用資料來評估學校與社區合作關係的效能。
5. 我使用資料來發展促進學校-家庭夥伴關係的有效策略。
6. 我使用資料來產生能反映社區及家長需求的決定。
第四節 指標建構之相關研究
郭昭佑（2001）指出指標的建構可分為質化和量化兩部分：質化方法包 括文獻探討法、專家判斷法、腦力激盪法、專業團體模式、提名小組、焦點 團體法及德懷術等；而量化方法所使用的統計包括描述統計、迴歸分析、因 素分析、AHP等方法。而為能周延建構指標，一般研究多採用二種以上的分 析方法。
壹、指標建構的分析方法
指標建構可分為指標發展階段和指標權重階段兩部分，前者為擬定指標 體系，後者為訂定各指標的相對權重，做為評定指標重要性的方法。本研究 工具主要是根據文獻探討的結果，而自編《國民中學校長資料導向決策層面 與指標量表》，以調查專家學者及實務工作者對於指標及其權重值的看法，
本研究配合模糊德懷術和ANP法進行分析，說明如下：
一、指標發展階段 （一）德懷術分析
德懷術期望藉由不同領域專家多元化的觀點，在逐次問卷反映中瞭解其 他專家的意見，並修正自己的看法，經由集思廣益的回饋行為，以達到專家 群體具有共識性(consensus)的看法（鄧振源，2005）。
德懷術具有以下的特點（吳清山、林天祐，2007；鄧振 源，2005）：（1）
可容納不同專業的觀點及利益群體的意見；（2）經由匿名意見的表達，可 以真實的表達專業意見；（3）藉由系統性的分析，可將不同的看法逐漸縮
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小範圍而導向於共識；（4）專家有足夠時間對於問題作反應；（5）經由反 覆的回饋和徵詢，可瞭解其他專家的意見並修正自己的看法；（6）簡單易 行，不需大量樣本即可執行；（7）可以提供多樣和量化資料；（8）有助於 對未來事件做精確的預測。
德懷術有助於彙整專家共識，但在運用上也有其限制，例如研究時間過 久，當問卷反覆調查的次數增加，成員參與意願也會降低；缺乏面對面互動，
不易激發創意思考；參與成員對問卷不明確的提示，容易產生誤解。
（二）模糊德懷術
為改善德懷術的限制，結合模糊理論不僅解決需多次施測的困擾，也處 理人類思維中的不確定性，歸納主觀者所認定的模糊語意，尤其當面對複雜 度較高的議題時，可避免忽略其他重要訊息。此法最早於1985 年由Murray 將模糊理論結合德懷術，做為整合專家意見的方法。透過每位參與人員的偏 好判斷，建構個人模糊偏好關係，進而建立團體的偏好關係以獲得最佳方案 的選擇（鄧振源，2005；Hsu & Chen, 1996）。有別於傳統的問卷設計方法，
模糊德懷術採用模糊語意的設計，請專家對於五點量表的評估項目，給予一 個可能的區間數值，將語意措辭轉化成模糊評估值，以符合人類思維模式的 表達。此舉不僅合理呈現決策者的意見，更藉由模糊數隸屬函數的呈現，以 表達決策者偏好判斷的變化情形（吳政達，2002）。
德懷術在教育領域方面研究，是具有其實用性和可行性，此種方法所蒐 集到的資料，較具權威性（吳清山、林天祐，2007）。因資料導向決策之運 用，常涉及不同學校類型及校長決策的偏好關係，難以明確指出其層面的重 要程度，故利用模糊理論進行相關研究較為適宜。
二、指標權重階段
在建構指標層級架構或編製綜合指標時，權重值(weighting value)的分析 可用以判斷各項指標的重要性，藉以瞭解指標設立目的和用意，此階段以 AHP最常被採用（林筠諺，2011）。然而，AHP假設層級結構中，每一層級 的要素均具獨立性，此與複雜的教育決策情境明顯不符，此時若再使用獨立
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性的假設，則有可能過度簡化問題，致使評估結果產生誤差。因此，藉由考 慮元素相依及回饋關係的ANP法，可解決AHP的限制。以下說明AHP法及 ANP法的比較。
（一）分析層級法
分析層級法為Saaty於1971年所發展，主要應用在不確定情況下及具有 多數個評估準則的決策問題上，提供在經濟、社會及管理科學等領域處理複 雜的決策問題。AHP發展的目的，就是將複雜的問題系統化，由不同的層面 加以層級分析，並透過量化的判斷，覓得脈絡後加以綜合評估，以提供決策 者選擇適當計畫的充分資訊，同時減少決策錯誤的風險性（鄧振源，2005）。
AHP法其特色是透過每二個要素相互比較，藉由進行逐一成對比較（或 稱為兩兩比較）的方式，獲取成對比較資料，再根據所獲取的資料應用電腦 軟體進行特徵值與特徵向量的求取，以得到各項目和各待選方案的相對權重 值，同時根據一致性比率(consistency ratio, CR)以確定各成對比較資料是否 符合邏輯一致性。
（二）分析網路程序法
AHP法主要應用在不確定情況下及具有多數個評估準則的決策問題上，
在問題求解的過程中，AHP法假設決策模式中的各層級架構彼此相互獨立 (independence)，然而現實生活中的問題常存在相依(dependence)或回饋 (feedback)關係。ANP是Saaty ( 2010a, 2010b)為改善AHP所發展，ANP是考量 各要素間亦可能存在相依關係與交互作用（interdependence）和回饋機制
（feedback），因ANP解決各因素間交互影響的問題，較為趨近於現實的決 策過程，近來也逐漸採用於管理或教育領域的研究，如：衛萬里與張文智
（2005）的應用模糊德爾菲與分析網路程序法選擇最佳產品設計方案之研究、
衛萬里（2007）的應用分析網路程序法選擇最佳產品設計方案之決策分析模 式、蘇昭宏（2008）的國民小學補校績效責任指標之研究、李素禎（2009）
物業管理經理人專業能力指標建構之研究、梁守恕（2009）以網路程序分析 法探討品牌經營關鍵成功因素、朱吉韋（2010）運用ANP模式探討消費者選
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購運動器材考量因素之研究、黃義忠（2010）在第三代行動通訊服務決策模 式以網路層級分析討論、戴貝珊（2010）的國民小學特色學校關鍵成功要素 之研究、嚴中健（2010）的桃園航空城發展之關鍵成功因素及優先順序之探 討、林筠諺（2011）的教育學門系所評鑑指標體系建構之研究等。
ANP係為AHP的延伸，而兩者的相異處在於AHP的層級結構為線性，而 ANP為非線性的網路結構。ANP法具相依性及回饋性，並透過超級矩陣計算 權重，兩種方法的差異如表2-2所示。
綜上所述，AHP的基本假定在於各層級要素間相互獨立，層級要素與可 行計畫間亦為獨立關係。然而在教育研究中，有許多決策問題不能只用單純 層級間的關係加以建構，各要素間的關聯，往往會影響決策的過程與運作。
具有相依與回饋觀念的ANP，不僅解決各層級要素間相互依賴的問題，也能 達到評估選擇方案的分析，較為適用於複雜的教育決策。尤其資料導向決策 的指標間具有相互依賴的概念。
因此，本研究期望藉由ANP，克服資料導向決策指標體系中各層面或指 標之間所可能產生的相互依賴以及回饋關係的問題。
表2-2
AHP法與ANP法之比較
性質 AHP法 ANP法
要素間關係 相互獨立
且假設影響方向 只能由上而下
可為相互依賴
結構特性 線性層級網路 非線性網路
回饋關係 無回饋 可存在回饋
權重計算 成對比較矩陣 超矩陣
要素比較基礎 最終目標 指定評估項目
資料來源：鄧振源（2005）計畫評估方法與應用（第二版）（316頁）基隆市：運 籌規劃與管理研究中心
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本研究以模糊德懷術整合專家意見，做為指標建構的方法，而資料導向 決策的層級指標間可能彼此關聯的情形，符合ANP的概念，故在量化分析部 分，以ANP探討指標的權重。
貳、ANP法的應用模式及程序
利用ANP法進行決策問題的評估，主要分為三個階段：建立評估的網路 層級結構、計算各層級要素的權重、計算整體層級的權重。
ANP問卷的設計模式和傳統讓受訪者在各選項中勾選單一數值的方式 不同，首先說明各指標的定義，以利填答者瞭解本研究的目的，填答者必須 針對兩兩群組相互比較，成偶比對一群組。ANP法的問卷設計評估尺度如同 AHP法，依照Saaty (2008) 建議，將重要性等級分為九級，如表2-3所示。
表2-3
ANP評估尺度意義及說明
重要程度 定義 解釋
1 同等重要(equal importance) 兩個指標的貢獻具同等重要性 3 稍微重要(weak importance) 經驗判斷顯示稍微贊同某一指標 5 頗為重要(essential importance) 經驗判斷顯示強烈贊同某一指標 7 極為重要(demonstrated importance) 實際顯示非常強烈贊同某一指標 9
2、4、
6、8
絕對重要(absolute importance) 相鄰尺度之中間值
(intermediate values)
有足夠證據肯定贊同某一指標 折衷值介於上述評估尺度之間
資料來源：研究者整理
當應用ANP法處理較複雜的決策問題，同時利用多數專家對要素重要程 度進行判斷，並且採用事前偏好整合方式時，綜合Saaty (2001a, 2001b, 2004) 和鄧振源（2005）的論述，整個ANP法的實施程序可簡要說明如下：
一、界定決策問題
根據決策問題的本質及所處系統，將可能影響決策問題的要素均納入。
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二、決策群體的組成
根據決策問題所涉及的領域和複雜程度，聘請相關領域的專家，以組成 決策群體。一般而言，專家人數不宜太多，以5至15人較佳。
三、建立問題之網路層級架構
由研究者整理與歸納決策問題的相關資訊，以提供決策成員參考，找出 影響決策問題的要素，包括目標、層面、準則、可行計畫或方案等。
四、ANP 問卷設計與調查
根據評估層級結構，每一要素在其上位要素做為評估基準下，由決策群
根據評估層級結構，每一要素在其上位要素做為評估基準下，由決策群