灰關聯分析

第一節 專家訪談

因為質性研究能藉由訪談者的意見豐富資料搜集，故應用於資料搜集與資料 分析的階段；質性研究的目的是用來告訴研究人員如何 (How)與為何 (Why)，使 研究者深度理解狀況，適用於規則的發現及元素的辨識 (莊明貞、陳怡如譯，2006)，

所以本研究欲採質性的方式。訪談法屬於質性方法搜集初級資料的技巧，一般可 採用個別訪談或團體訪談兩種。訪談的方式有非結構化訪談、半結構化訪談、結 構化訪談三類。以下一一說明：

一、非結構化訪談：沒有指定討論主題的問題與順序，每位受測者的訪談內容都 不相同；通常從受測者的敘述開始。

二、半結構化訪談：通常從少數指定的問題開始，訪談者再探查受測者偏離問題 的回答。

三、結構化訪談：經常採用類問卷詳細的訪談指引，引導問題之次序與特別的發 問方式，但是仍屬於開放式問題。結構化訪談能更直接比較參與者的反應；

且消除問題的變異，因此回答的變異被假設為真正之變異。這種方式也較能 維持訪談者的中立性。故本研究採結構式訪談，以面對面的方式，向專家們 提出指定問題。

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第二節 層級程序分析法

一、層級程序分析法的意義

決策過程需轉換許多無形的事物，而透過層級程序分析法 (Analytic Hierarchy Process, AHP)可以將這些無形的事物，如有形事物一般具有測量性 (Satty, 2008)。

所以層級分析法運用層級架構的概念，將複雜且多目標的問題，由高階層至低階 層逐步分解，並進行結構化，利用系統內有次系統的想法說明系統具結構性，可 使決策者能清晰地察覺脈絡並分析問題(張奕華、許正妹，2008)。簡而言之，層級 程序分析法就是將複雜的問題簡化，同時建構具有相互影響關係的層級架構 (Hierarchical Structure) (鄧振源、曾國雄，1989)。

二、層級程序分析法使用前提

Miller (1956) 認為，人類無法同時對七種以上事物進行比較，因此，每一層級 要素不宜超過七個。使用層級分析法之前提如下：(一)倒數對照特性：決策者進行 比較時，對於各要素的喜好程度必頇滿足倒數性質。(二)同質性：每層以不超過七 個要素為最適當，且要素的比較必頇具有意義，並且在合理的評量尺度內。(三) 獨立性：要素間的比較必頇假設互相獨立。(四)預期性：關係階層必頇清楚的被描 述，而且建立關係階層及相關準則時，必頇完整且不可遺漏或忽略。(引述自張奕 華、許正妹，2008，91 頁)

以九個名目評分尺度來比較，此評分尺度由五種語意細分而得，其定義如下：

評估尺度 1 3 5 7 9 各數之倒數

定義相對重要性 同等重要 稍重要 重要 很重要 絕對重要 B 對 A 比較或劣勢比較時

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三、層級程序分析法適用範圍

AHP 主要應用在決策問題(Decision Making Problems)，依 Satty 的經驗，層級 程序分析法可應用於下列十二類的問題 (吳萬益，2008；鄧振源、曾國雄，1989)：

1.規劃 (Planning)

2.替代方案的產生 (Generating a set of alternatives) 3.決定優先順序 (Setting priorities)

4.最佳方案或政策(Choosing a best alternative/ policy ) 5.資源分配 (Allocating resources)

6.決定需求 (Determining requirements)

7.預測結果或評估風險 (Predicting outcome/ risk assessment) 8.系統設計 (Designing systems)

9.績效衡量 (Measuring performance)

10.確保系統穩定 (Insuring the stability of a system) 11.最適化 (Optimization)

12.解決衝突 (Resolving conflict)

本研究之目的在探討補教事業資源與能力，期將各項資源與能力進行排序，

層級程序分析法之「規劃」、「決定優先順序」、「資源分配」即適用於此，故本研 究決定採層級程序分析法進行研究。

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第三節 灰關聯分析法

灰色理論主要是針對系統模型之不明確性及資訊不完整性之下，進行關於系 統的關聯分析 (relational analysis)及模型建構 (model construction)，並藉著預測 (prediction)及決策 (decision making)的方法來探討及了解系統的情況。並能對事物 的「不確定性」(not certainly)、「多變量輸入」(multi-input)、「離散的數據」(discrete data)及「數據的不完整性」(not enough) 做有效的處理(温坤禮等，2009，5 頁)。

灰色關聯分析在灰色理論中分析離散序列間相關程度的一種測度方法。灰關聯分 析具有少數據及多因素分析的，剛好可以彌補統計迴歸上的缺點(温坤禮等，2009，

6 頁)。

灰色系統具有資訊不確定、少樣本即可分析的特性，且因為本研究以層級程 序分析法之問卷轉換使用，因延續層級程序分析少樣本之研究對象，故本研究採 灰色系統理論。

灰關聯度為灰色系統理論中的一大支柱，主要的功能是做離散序列之間測度 的計算。測量的要素需具有下列幾項的特性：

(1)關鍵因子的存在性：例如籃球選手的關鍵因子為身高、體重及彈跳能力等等。

(2)內涵因子的可數性：例如選籃球選手的關鍵因子身高(m)、體重(kg)及彈跳能力(cm) 等各因子均為可數的。

(3)因子的可擴充性：例如選籃球選手的關鍵因子除了身高、體重及彈跳能力外，也 可以加入其他因子，如罰球率及阻攻等等。

(4)因子的獨立性：每一個因子對整體而言，均可以視為是相互獨立的。

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滿足由因子空間及可比性而形成的空間稱為灰關聯空間，此空間需具以下四 個公理存在：規範性、偶對稱性、整體性、接近性。在進行比較時若只針對其中 一項要素與其他要素相比即稱為「局部性灰色關聯度」。如果為所有的要素彼此均 可進行比較時，即為「整體性灰色關聯度」。

本研究為各資源能力要素進行比較，所以研究方式即為「整體性灰色關聯度」， 將補教事業資源與能力之各項要素離散的資料以灰關聯進行計算，使其具有測量 性，得以進行排序比較。本研究採温坤禮之計算方式。