樣本選取與驗證方法

本研究主要目的係探討內部控制重要性認知與組織績效之關聯性及不同人 口變項對此關聯性的認知差異，及重要性認知對組織績效的影響。採用立意抽樣 與便利抽樣方式，實施問卷調查，儘量包含各層面且跨越不同領域，兼顧代表性 及客觀性。選取對象包括本部及附屬單位計20個單位約200人。

藉由統套軟體SPSS for windows 10.0.7C版，運用敘述性統計（Descriptive

5 第二章第二節 COSO 報告

Statistic Analysis）、驗證性因素分析（Confirmatory Factor Analysis；CFA）、 單因子變異數分析(One-Way ANOVA)與雪費檢定(Scheffe＇s Test)等研究方法，進 行資料分析。茲將各種研究方法分述於後。

一、文獻探討法

文獻探討法係蒐集與某項問題有關的期刊、文章、書籍、論文、專書、

研究報告、政府出版品及報章雜誌的相關報導等資料，進行靜態性與比較性 的分析研究，以了解問題發生的可能原因及可能產生的結果。

二、問卷調查法

（一）邱皓政（2005年）指出如果變項的測量已有既成的量表可以使用，研究 者不必自編量表。因COSO 已建立內部控制的評估工具，並參酌馬秀如

（2001）之問卷型式，依李克特五項量表發展成重要性認知與績效評估 之問卷。除可以協助設定較符合實際需要之控制制度外，並可瞭解執行 情形，俾進行必要之校正，同時對於執行成果亦可以經由此法得到較符 實際之評估，策略擬定者更易貼切明瞭執行者之認知及具體需求，而執 行者亦可以適時有效表達其需求與支持。

（二）抽樣的目的在於以適當的方法，來探討有關母體的特性。究其原因不 外乎合乎經濟性、掌握時效、母體過大等原因。故如何以適當的方式 進行抽樣設計，實為成功推測母體量數的關鍵因素。一般而言，抽樣 設計可分為非機率抽樣(以研究者的判斷來選擇樣本)與機率抽樣(母 體中各元素被抽取的機率為已知)兩種。

1.機率抽樣：包括簡單隨機抽樣法、分層抽樣法以及集群抽樣法﹝包 括系統抽樣法、地區抽樣法﹞

2.非機率抽樣：包括便利抽樣法、判斷抽樣法、配額抽樣法

顧名思義，便利抽樣法純粹以便利為基礎的一種抽樣法，樣本的選 擇僅考慮到接近﹝或﹞衡量的便利

三、敘述性統計分析（Descriptive Statistic Analysis）

藉由次數分析（Frequence Analysis）及相關分析，以及各研究變項的 平均數、標準差及相關係數等數據，以瞭解本研究樣本基本資料的分佈情 形，作為判斷本研究概括性的描述。

四、信度（Reliability）分析

信度指測量結果之一致性或穩定性，由於本研究採用之量表係參考 COSO 架構及先進著作加以修改而成，在資料分析之前，先進行量表的信度分 析，透過Cronbach's α係數及各項目與總分之相關係數（item-to-total）

之分析，衡量內部控制重要性認知、執行成效等構面變項的內在一致性。

在社會科學研究領域中，每份量表大多包含幾個構面，因而研究者除提 供總量表之信度係數外，也應提供各構面的信度係數。各個量表其整體信度 Cronbach's α值應達0.70以上(Nunnally，1978)，各構面之Cronbach's α 值至少在0.50以上，才符合一定的信度要求。本研究之信度分析以此作為判 定基礎。

五、效度(Validity)分析

效度係指測量工具能有效測出所要衡量事務的程度，常用的有內容效度

（Content Validity）和建構效度(Construct Validity)；建構效度是指測 量工具的內容，能推論或衡量一些抽象的概念或特質的能力。評估建構效度 時，採收歛效度(Convergent Validity)及區分效度(DiscriminateValidity) 等二種方式。

周文賢（2002）認為實務上，只要問卷題目之發展來自於理論基礎、實 證研究、邏輯推理、專家共識等基礎，則可認為具有相當高的效度。

在統計學上，因素分析是最常用來考驗建構效度的方法。本研究的問卷題項 係依據相關文獻及請教專家意見後，始進行問卷的量測，以求得內容效度；

並對量測結果進行因素分析，以獲取建構效度。

六、驗證性因素分析（Confirmatory Factor Analysis；CFA）

使用因素分析所產生的因素負荷量（factor loading）來判斷個別項目 與相對因素的關係；刪除因素負荷量未達標準的題項（<0.4者），以簡化、

純粹化量表。

透過Bartlett＇s test of sphericity（球形檢定）與KMO檢定來檢驗 變數間的相關程度，根據Kaiser（1974）的判斷準則，KMO值0.9以上為極佳 的（marvelous）、0.8以上為良好的（meritorious）、0.7以上為中度的

（ middling ）、 0.6 以 上 為 平 庸 的 （ mediocre ）、 0.5 以 上 為 可 悲 的

（miserable）、0.5以下即為無法接受的。

七、單因子變異數分析(One-Way ANOVA)

利用單因子變異數分析就各人口變項(工程、業務、會計人員等)分別對 本研究各研究目的之各問題或因素進行檢定，若F值與p-level值達顯著水 準，表示存在顯著差異。

八、相關分析

以因素本身交叉的相關性分析確認整體問卷的效度。以皮爾森（Pearson）

相關係數，來衡量各個構面間之相關程度。

九、迴歸分析

當2變項有相關存在時，則可進行簡單迴歸分析，通常可由一個自變項(預測 變項，X)，來預測一個依變項(被預測變項，或效標變項(criterion-variable)Y) (朱經明，1989年)。

本研究就所欲探討的構念關係，進行迴歸分析。在自變量方面，包括：

控制環境、風險評估、控制活動、資訊與溝通、監督等構面，而因變量則為 內部控制績效評等。

十、雪費檢定(Scheffe＇s Test)

針對變異數分析當中有顯著性差異的問題，作進一步多重比較，以瞭解各組 間平均數有那些存在差異。本研究針對存在顯著差異之各構面與各人口變 項，以Scheffe檢定作多重比較分析，以瞭解各人口變項之看法是否存在差 異。