第四章 研究分析
第二節 正式問卷結果
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第二節 正式問卷結果
本研究主要研究目的是探討公部門僕人式領導對員工建言行為之影響，依據 研究架構與假設，本研究正式問卷統計分析，共分為五個項次。第一項為信、效 度分析，採用內部一致性檢定與驗證性因素分析；第二項為有效樣本背景資料分 析，採用描述性統計法；第三項為各變項描述性統計分析，採用描述性統計法；
第四項為背景變項與各變項之差異分析，採用獨立樣本 t 檢定與單因子變異數分 析；第五項為各變項之相關性分析。再者，多層次模型的研究分析則於第五章進 行說明。本研究透過前述統計方法來檢定研究假設。
壹、信、效度分析
本研究於正式問卷施測後，針對問卷施測結果進行信、效度分析，藉以分別 檢驗其可靠度與正確性，並考量刪除不適合的題項，以利後續的研究分析。本研 究正式問卷施測對象為臺北市、新北市政府所屬區公所與戶政事務所之編制內員 工，有效問卷數 811 份。信度分析採內部一致性Cronbach’s α 係數檢定，效度分 析則是採驗證性因素分析法。然而，經信、效度分析並刪除不合適題項後，本研 究將探討組織層次資料的群聚效果，檢視該資料是否適於聚合。
一、信度分析
在正式問卷的信度分析中(如表 4-2)，組織層次的僕人式領導總體量表 Cronbach’s α 係數為 0.966，各構面量表 α 係數均大於 0.7 (0.832 至 0.949)具有良 好的信度，且科層化權威量表α 係數 0.722，亦達良好信度水準；再者，個人層 次的個人-主管適配性α 係數 0.938、繁文縟節感知總體量表 α 係數 0.707、員工 建言行為總體量表 α 係數 0.932，2 個子構面量表 α 係數均大於 0.7 (0.872 至 0.924)，均有良好的信度水準。
進一步而言，儘管繁文縟節感知總體量表符合良好信度水準，各構面量表僅
「預算型繁文縟節」的α 係數大於 0.7，人事型繁文縟節構面須刪除第 2-5 題、
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良好信度水準，亦屬很可信的信度水準(陳寬裕等，2010: 138)。因此，依據正式 問卷的信度分析結果，應刪除第 2-5、2-6、2-11 等 3 題項，本研究將與效度分析‧ 國
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文縟節題項(第 2-1 題)，遺漏比例達 25.6%，超過 5%的高遺漏值情形(陳寬裕等，
2010: 225)，故該題項應予刪除，不納入後續的效度檢定。
(一) KMO 與 Barlett’s 球型檢定
KMO 與 Barlett’s 球型檢定主要檢視取樣適切性與觀察是否適合進行後續的 因素分析，KMO 值表示取樣適切性量數，數值須達 0.6 以上為宜，簡言之，KMO 值大於 0.9 為極佳的因素分析適合性，大於 0.8 為良好、大於.07 為中度、大於 0.6 為平庸、大於 0.5 為可悲的、小於 0.5 則是無法接受。再者，Barlett’s 球型檢 定則是檢驗變項間相關係數的顯著性，藉以判斷是否適用於因素分析(邱皓政，
2006：17-10)。
首先，在僕人式領導部分(如表 4-3)，KMO 值為 0.968 (極佳)，Barlett’s 球 型檢定卡方值為 21930.025，達顯著水準(p＜0.001)；其次，在繁文縟節感知的 KMO 值為 0.744 (中度)，Barlett’s 球型檢定卡方值為 2479.759，達顯著水準(p
＜0.001)；其三，科層化權威的 KMO 值為 0.623 (平庸)，Barlett’s 球型檢定卡方 值為 617.453，達顯著水準(p＜0.001)；其四，個人-主管適配性的 KMO 值為 0.9 (良好)，Barlett’s 球型檢定卡方值為 3565.076，達顯著水準(p＜0.001)；其五，
員工建言行為的 KMO 值為 0.92 (極佳)，Barlett’s 球型檢定卡方值為 6015.507，
達顯著水準(p＜0.001)。綜上，本研究各變項之 KMO 值均達可接受標準，且 Barlett’s 球型檢定結果亦為顯著，適合進行下一階段的驗證性因素分析。
表 4-3：正式問卷各變項 KMO 與 Barlett’s 球型檢定列表
變項 KMO 值 Barlett’s 球型檢定卡方值 P 值 僕人式領導 0.968 21930.025 .000 繁文縟節感知 0.744 2479.759 .000 科層化權威 0.623 617.453 .000 個人-主管適配性 0.9 3565.076 .000 員工建言行為 0.92 6015.507 .000 資料來源：研究者整理
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(二) 驗證性因素分析
驗證性因素分析是依據理論或相關研究所形成的模型，探討潛在變項與觀察 變項間的關係，並檢視因素結構和資料的配適程度，可用於測量模型的建構效度，
藉以說明模型的內、外在品質 (陳寬裕等，2010: 467-468)。由於本研究模型和 量表均引用自學術文獻，具備先驗性理論基礎。本研究使用 Amos 21 統計軟體進 行驗證性因素分析，有關樣本資料的遺漏值處理，採取最大期望法(Expectation maximization, EM)進行遺漏值插補，亦即透過最大概似估計疊代方式找出合適的 數值，藉以取代遺漏值(邱皓政，2006: 6-9)。
因此，本研究為檢視模型的有效性，採最大概似法(Maximum likelihood, ML) 進行參數估計，將依序採常態性檢定、違犯估計檢定、模型配適度檢驗、建構效 度檢定等 4 個步驟，以評鑑本研究的測量模型。值得說明的是，在一階或二階驗 證性因素分析的取決中，必須藉由反映型指標(Reflective indicators)來加以認 定38(張偉豪等，2012: 260-264)。本研究僅僕人式領導模型適合二階驗證性因素 分析，其他模型則採用一階驗證性因素分析進行效度檢定。
1. 僕人式領導模型
本研究僕人式領導模型採 van Dierendonck 與 Nuijten (2011: 263)發展的僕人 式領導量表，該研究藉由探索性因素分析與驗證性因素分析檢視新量表的有效性，
且量表呈現良好的內部一致性信度和建構效度，是本研究採驗證性因素分析的理 論基礎。申言之，此量表有 8 個因素構面，本研究進行二階驗證性因素分析後，
30 個觀察變項的標準化因素負荷量 (0.63 至 0.91)均大於 0.5，屬可接受的因素 負荷量標準(Hair et al, 2010；引自張偉豪等，2012: 250)，然而，人際接納構面與 僕人式領導變項的標準化因素負荷量(0.35)則低於標準，刪除該構面後，僕人式
38 依據張偉豪等(2012:261)統整 8 項反映型指標，分別是：1.因果關係須是構面到觀察變項、2.
測量誤差須在觀察變項之上、3.觀察變項須具備內部一致性、4.中高度相關、5.可交換性、6.一 個構面至少具備 3 個觀察變項、7.刪除構面中某特定觀察變項，不至於影響構面意涵、8.構面 須具備數字敏感性，亦即構面的數值高低須具有意義。
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領導模型調整為 7 個構面(如圖 4-1)。
圖 4-1：僕人式領導驗證性因素分析模式圖 資料來源：研究者整理
(1) 常態性檢定
驗證性因素分析的樣本資料必須符合常態性分配假定。常態性檢定的單變數 常態性主要是測量單一觀察變項之偏態與峰度，偏態與峰度係數接近於 0 時，符 合常態分配情形，但 Kline (2005)指出偏態須小於±2、峰度小於 7 (引自張偉豪 等，2012: 61)。本研究僕人式領導模型的單變項偏態係數絕對值(如附錄四)均小 於 1 (-0.169 至-0.747)、峰度係數絕對值則小於 2 (0.062 至 1.791)，故僕人式領 導模型的樣本資料符合常態性分配假定。
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(2) 違犯估計檢定
違犯估計檢定主要是探討模型的估計參數是否超出可接受範圍，進而產生不 正確的估計情形。違犯估計的判斷標準為「有負數的誤差變異數存在」、「標準化 迴歸係數超過或太接近 1 (即 0.95 以上)」、「有太大標準誤」等 3 項 (Hair et al, 1998；黃芳銘，2002；引自陳寬裕等，2010: 495)。在僕人式領導模型的違犯估 計檢定(如附錄四)中，首先，誤差變異數(Error variance,EV)均為正數 (0.103 至 0.348)，沒有負的誤差變異數存在。其次，標準化迴歸係數介於 0.63 至 0.907 之 間，均未大於 0.95 標準。其三，標準誤介於 0.089 至 0.112 之間，且標準化係數 的 C.R.值均顯著，可知此模型並無太大的標準誤。綜上，僕人式領導模型未發生 違犯估計情形。
(3) 模型配適度檢驗
模型配適度(Model fit)檢驗可用於探討模型的外在品質，亦即檢視模型和樣 本的配適性，Hair 等學者(1998)將模型配適度區分為「絕對配適檢定」、「增量配 適檢定」、「精簡配適檢定」等 3 個類型(引自陳寬裕，2010:470)，各項衡量指標、
檢定標準和結果 (如表 4-4)顯示，卡方統計值(χ2)為 1682.648，達顯著水準表示 模型與樣本資料有差異性，不具模型適配，須考量其他衡量指標。
進一步而言，絕對配適檢定中的殘差均方根(RMR)=0.025、標準化殘差均方 根(SRMR)=0.044、近似誤差平方根(RMSEA)=0.073；增量配適檢定中的基準配 適指標(NFI)=0.920、非規範配適指標(NNFI)=0.927、比較配適指標(CFI)=0.934、
相對配適度指標(RFI)=0.911、增值適配指標(IFI)=0.934；精簡配適檢定中的精 簡基準配適指標(PNFI)=0.831、精簡配適指標(PGFI)=0.724，均符合檢定標準。
此外，儘管卡方自由比(χ2/ df)=5.308、配適度指標(GFI)= 0.863、調整後配適度 指標(AGFI)= 0.837、關鍵樣本指標(CN)=174 未達檢定標準，整體而言，依據多 數指標的檢定結果，本研究僕人式領導模型的配適度與外在品質良好。
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表 4-4：僕人式領導模型配適度指標檢定表
統計檢定量 配適之標準或臨界值 檢定結果 模式配適判斷
絕對配適檢定
χ2 卡方值越小越好（P≧0.05） 1682.648
(p＜.001) 否 df
2/
χ 1 至 5 之間 5.308 否
GFI 大於 0.9 0.863 否
AGFI 大於 0.9 0.837 否
RMR 小於 0.08 0.025 是
SRMR 小於 0.08 0.044 是
RMSEA 小於 0.08 0.073 是 增量配適檢定 NFI 大於 0.9 0.920 是
NNFI 大於 0.9 0.927 是
CFI 大於 0.9 0.934 是
RFI 大於 0.9 0.911 是
IFI 大於 0.9 0.934 是
精簡配適檢定 PNFI 大於 0.5 0.831 是
PGFI 大於 0.5 0.724 是
CN 大於 200 174 否
資料來源：研究者整理
(4) 建構效度檢定
建 構效度 可 分 為收 斂效 度 (Convergent validity)與區別效度(Discriminant validity)，是檢驗模型內在品質的重要依據。申言之，收斂效度或稱聚合效度，
用於檢驗各變項的題項是否收斂於同一因素中，檢定標準為「觀察變項因素負荷 量須大於 0.5，且 t 檢定時顯著」、「各構面組合信度(Composite reliability, CR)須 大於 0.6」、「各構面平均變異抽取量(Average variance extracted, AVE)須大於 0.5」
等 3 項(陳寬裕等，2010: 470-471；Hair et al, 2010)。在本研究的僕人式領導模型 中(參見附錄四)，首先，各觀察變項的標準因素負荷量均大於 0.5 (0.63 至 0.907)，
且 t 檢定均有顯著。其次，各構面組合信度均大於 0.6 (0.839 至 0.949)。其三，
各構面的平均變異抽取量均大於 0.5 (0.632 至 0.814)，由上可知，僕人式領導模 型具有收斂效度。
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另一方面，區別效度則是體現在不同潛在變項間的低度相關，Fornell、Larcker (1981)指出區別效度的判別標準，主要是每一個潛在變項的平均變異抽取量須大 於與其他構面相關係數的平方數(引自陳寬裕等，2010: 470-472)，換言之，每一 構面的平均變異抽取量平方根須大於與其他構面之相關係數。在本研究的僕人式 領導模型中(參見附錄 5-1)，僕人式領導 7 項構面的 AVE 平方根(0.795 至 0.902) 均大於該構面與其構面的相關係數，故僕人式領導模型具有區別效度。綜上，僕 人式領導模型通過建構效度檢定，模型內在品質良好。
2. 員工建言行為模型
本研究員工建言行為模型採用 Liang、Farh 與 Farh (2012: 79)發展的建言行 為量表，該研究與我國採用此量表的相關研究均呈現良好的信、效度水準(梁欣 光，2012；紀乃文等，2015；溫正源，2017)，是本研究採驗證性因素分析的理 論基礎。申言之，此量表有 2 個因素構面，本研究進行驗證性因素分析後，10 個 觀察變項的標準化因素負荷量 (0.65 至 0.90)均大於 0.5 (如圖 4-2)，屬可接受的 因素負荷量標準。
圖 4-2：員工建言行為驗證性因素分析模式圖 資料來源：研究者整理
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(1) 常態性檢定
本研究員工建言行為模型的單變項偏態係數絕對值(如附錄四)均小於 1 (0.01 至-0.378)、峰度係數絕對值則小於 2 (0.348 至 0.683)，故僕人式領導模型
本研究員工建言行為模型的單變項偏態係數絕對值(如附錄四)均小於 1 (0.01 至-0.378)、峰度係數絕對值則小於 2 (0.348 至 0.683)，故僕人式領導模型