第四章 統計結果分析
第一節 樣本特性
一、 回收樣本同質性檢測分析
本研究係以台灣之高科技產業工程師為研究母群體，問卷施測發放 600 份問卷進行抽樣調查。施測期間自 2012 年 12 月 1 日至 2013 年 1 月 31 日，
共回收 263 份問卷，無效問卷 35 份、有效問卷 228 份，有效回收率為 38
％。因此本研究資料分析僅採用有效問卷回收 228 份資料進行分析。
由於發放的問卷約六成無法回收，為確保回收樣本具有代表性，能使研 究結果推論至樣本架構，因此針對未回卷進行同質性檢定檢測。Armstrong 和 Overton (1977)建議將回收問卷依照回收時間，分成前 75％與後 25％兩 組，比較兩組樣本在問卷的主要問題上是否有顯著差異。此檢測方法主要 假設後期回收樣本應近似於未回收的樣本。基於無法得知未回收樣本的真 實反應，本研究依據問卷回收時間先後，將 228 份有效問卷，取有效問卷 前 166 份問卷為第一組樣本，後 62 份問卷為第二組樣本，採用卡方分析與 獨立樣本 t 檢定將問卷中的人口統計變數與研究構面作為依變數，檢定兩組 樣本對於各量表之研究變項的實施程度是否有顯著差異。
分析結果發現所有人口統計變項的卡方同質性檢定之 P-value 皆未達 0.05 顯著水準，且前後兩群樣本在各研究構面之獨立 t 檢定也完全不顯著，
詳如表 4-1 與表 4-2 所示，顯示合乎樣本同質的假設，即接受無顯著差異存 在，應可解釋為未回卷樣本與回卷樣本沒有顯著的差別，因此本研究的回
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44 常態分佈（multivariate normal distribution）之假定。
首先，先確認本研究所有變項之單變量常態之情形，由於 Kline（1998） 時（p 為觀察變項數目），則資料具有多元常態性（Bollen, 1989）。本研究 所使用之觀察變項數目為 13，故計算出之對照值為 13*(13+2)=195，由表
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4-6 可知 Mardia 係數為 57.642，小於 195，所以本研究之樣本分佈應可符合 多元常態分佈之狀況。
表 4-4 單變量常態與多變量常態檢測表
變項 min max 偏態 c.r. 峰度 c.r.
熱情 5 1.000 5.000
-.828
-5.1063.530
10.881 熱情 4 1.000 5.000-.722
-4.4542.022
6.233 熱情 3 1.000 5.000-1.022
-6.302-.640
-1.973 熱情 2 1.000 5.000-.562
-3.4652.063
6.359 熱情 1 1.000 5.000-2.188
-13.4894.144
12.772 生活一致性 1.000 5.000-.380
-2.341-.086
-.266 當下達成性 1.000 5.000-.482
-2.974-.007
-.023 當下滿足性 1.000 5.000-.291
-1.793-.079
-.245 條件良好性 1.000 5.000-.607
-3.744.122
.375 理想接近性 1.000 5.000-.297
-1.833-.303
-.934 工作個人生活提升 1.000 5.000-.470
-2.894.470
1.448 工作介入個人生活 1.000 5.000-.366
-2.253.791
2.437 個人生活介入工作 1.000 5.000-1.347
-8.3042.686
8.278多變量常態考驗
57.642
22.03746
四、 以統計檢定力計算樣本數目之合適性檢測
本研究所採用之統計技術為結構方程模式，屬於大樣本的分析取向，由 於在共變異數矩陣大小的差異對樣本數非常敏感，一般結構方程模式的要 求為模型的觀察變項於 10-15 個之間，樣本數應為 200-400 個較為適當
（Chang, 2011），本研究之有效樣本為 228 個，符合其所規範之範圍。
另外的經驗法則來自 Bentler 和 Chou（1987）所示，其認為在研究資料 符合常態分佈的情況下，以估計參數的 5 倍為樣本數；一般來說估計參數 約為觀察變項數目的 2 倍，換言之，樣本數需要觀察變項數目的 10 倍，故 本研究所用之觀察變項數目共有 13 個，計算得知至少需要 130 個有效樣本 數，本研究之有效樣本數為 228 個，亦滿足此法則之敘述。
為確保本研究之有效樣本數能達到實務上的顯著性，以 MacCallum, Browne 和 Sugawara（1996）提出利用 RMSEA 來計算樣本數的方法，利用 R 語言的語法，在接近配適（close fit）與檢定力（power）為 0.8 之前提下，
計算出本研究所需最少有效樣本數為 183 個，故以統計檢定力之規定觀之，
本研究之有效樣本數目為 228 個已能符合要求。
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