第三章 研究方法
第四節 研究設計
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情緒勒索 Liu(2010)
工作滿意度 Lee & Chelladurai(2018) 離職傾向 Lee & Chelladurai(2018)
因應策略 Mena, Padilla,& Maldonado(1987)
人格特質 Thompson(2008)
第四節 研究設計 一、 研究對象
因為本研究主要目標為了解在廣泛使用資訊科技的職場中，員工會不會更容 易被主管情緒勒索，並會對員工造成什麼影響，故本研究的調查對象主要為擁有 主管上司，且有使用行動科技的上班族，因為目前職場上有分為正職或是實習兼 職等，因為實習員工他們並不一定會一直待在同一間公司，而且實習員工往往是 短期的，可能一年後就離開公司，當實習員工遭遇到情緒勒索，他們的實習期間 長短反而會成為比較重要的調節變數，因為他們可能會覺得不會長期待在公司所 以沒什麼影響，如此一來將不符合本研究情境，故我們的對象專注在正職上班族，
並假設他們是頻繁使用行動科技的族群。
二、 資料蒐集方法
本研究預計使用問卷調查法，透過發放問卷來做資料蒐集，而問券發放的方 式為使用網路問卷來收集樣本，對象針對有使用行動科技的上班族，發放平台則 為Facebook 相關粉絲團或相關社群，台灣使用 Facebook 的人數眾多，希望藉由 高流量平台增加問卷的回收率，其他各大平台(例如：PTT、Dcard 等)也會張貼問 卷資訊，為了確保填寫問卷的人是本研究想要探討的族群，故問卷前面會先詢問 填答者其使用通訊軟體的頻率，另外，為了增加問卷回收率，會準備禮券、小獎 品等獎項提供填答者抽獎，希望藉此能夠增加填寫問卷的意願。
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三、 問卷前測
本研究問卷的編成，主要為透過檢視過去文獻並加以修正成適合本研究的內 容，之後進行了問卷的前測。本次研究一共拜訪了四位專家進行題項檢測，分別 是兩位資訊管理專家與兩位實務上經驗豐富的研究者，透過四位專家針對問卷給 予的建議進行問卷修改，這部分著重於問項的用字、翻譯問題與問項設計是否適 當等。
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l C h engchi U ni ve rs it y 第四章 資料分析與討論
本研究使用 SPSS 21 與 SmartPLS 3.0 統計套裝軟體來作為各種資料分析的 工具，問卷回收後將檢查問卷內容，以防使用者亂填或是有遺漏值，扣除無效問 卷之後進行基本敘述統計、驗證性因素分析與信度效度分析，最後進行假設模型 之驗證，詳細說明如下所示。
第一節 問卷發放與回收
問卷發放的第一階段為問卷前測，一共拜訪了4 位專家進行問卷量表檢查與 修改，根據他們給予的意見微調問卷內容。第二階段則為問卷發放，研究對象以 在組織中有使用通訊軟體的員工為主，問卷開始發放的時間為 2019 年 5 月 12 日，結束日期為6 月 12 日止，共計 32 天。問卷調查的方式採用網路問卷，使用 SurveyCake 工具製作網路問卷並生成問卷網址，最後發送到 Facebook 社團、Dcard 與網路PTT 論壇 (例如 Graduate 版、Tech_Job 版、Job 版)。
本研究最後共收回了505 份問卷，為了維持資料的有效性，扣除了回答不完 整或是亂填的無效問卷，得到439 份有效問卷，回收率 86.9%，表 4-1 為問卷回 收情形表。
表4-1 問卷回收情形表
統計項目 份數 百分比
有效問卷 439 86.9%
無效問卷 66 13.1%
總計 505 100%
第二節 基本敘述統計分析
在問卷回收基本資料分析上，本研究利用SPSS 的次數分配統計來描述回收
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學歷、職業、位階、年資、通訊軟體使用頻率。有效問卷的基本資料敘述統計分 析結果說明如下。
性別方面，男性有225 人佔 51.3%，女性有 214 人佔 48.7%；年齡方面，以 21-30 歲及 31-40 歲者居多，分別是 284 人及 124 人，共佔有效樣本 92.9%；學 歷方面，以大學和碩士居多，人數分別242 人和 180 人，共佔有效樣本佔 96.1%；
職業方面，以高科技產業及其他產業為大多數，分別為134 人及 107 人，共佔有 效樣本佔54.9%；位階方面，以基層人員為主，共 357 人，共佔有效樣本佔 81.3%；
年資方面，以未滿三年居多，共244 人，佔有效樣本佔 55.6%；通訊軟體使用頻 率方面，每天使用為最多，共415 人，佔有效樣本佔 94.5%。詳細基本統計分析 如表4-2 所示 :
表4-2 基本統計分析
樣本基本特性 類別 樣本數 百分比
性別 男 225 51.3%
女 214 48.7%
年齡 21-30 歲 284 64.7%
31-40 歲 124 28.2%
41-50 歲 19 4.3%
51-60 歲 8 1.8%
60 歲以上 4 0.9%
學歷 國中 1 0.2%
高中 7 1.6%
大學 242 55.1%
碩士 180 41%
博士 9 2.1%
職業 高科技產業 134 30.5%
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房仲/不動產業 1 0.2%
電信/通訊業 7 1.6%
金融/保險業 29 6.6%
資訊業 38 8.7%
製造業 55 12.5%
零售業 8 1.8%
服務業 60 13.7%
其他 107 24.4%
位階 高階主管（擔位部門主管以上職位） 5 1.1%
中階主管（擔任部門主管職位） 23 5.2%
基層主管 54 12.3%
基層人員 357 81.3%
年資 未滿3 年 244 55.6%
3 年以上未滿 5 年 85 19.4%
5 年以上未滿 10 年 63 14.4%
10 年以上未滿 15 年 28 6.4%
15 年以上未滿 20 年 13 3.0%
20 年以上 6 1.4%
通訊軟體使用頻 率
一周使用2 天以下 3 0.7%
一周使用2-3 天 5 1.1%
一周使用3-4 天 5 1.1%
一周使用4 天以上 11 2.5%
每天使用 415 94.5%
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第三節 信效度分析 一、 信度分析
信度指的是量表的正確性與精確性（Kerlinger, 1999），包括一致性以及穩定 性。測驗信度越高，表示測驗的結果越正確、越精確，可信度越高，然而，信度 會受到測驗品質的影響，也會受到其他受測者因素的影響，故無法保證兩次的測 驗結果都是相同的，沒有測驗是完全可靠的。
信度是一種程度上大小的差別，一致性高的問卷是指同一群人接受性質相同 的問卷測量後，在各衡量結果間顯示出強烈的正相關。穩定性高的測量工具則是 指一群人在不同時空下，接受同樣的問卷測量時，差異的結果會很小。研究者透 過信度與效度的檢驗，可以知道問卷本身是否優良、具有品質且適當，避免做出 錯誤的判斷。本研究將採用最常用的Cronbach’s α 係數，一般而言，若 Cronbach’s α 值大於 0.7 為高信度， 0.7 至 0.35 之間為中信度，低於 0.35 為低信度。表 4-3 顯示本次研究問卷結果，整體信度的α 值有 0.957，大部分的 α 值也都大於 0.7，
由此可知，本次研究的問卷具有高穩定性和高一致性。
一般而言，最常使用Cronbach’s α 值來進行衡量，而通常以 Cronbach’s α 大 於0.7 即具有高信度，低於 0.35 時則為信度過低，並不應該採用（Hair et al., 2006）。 因此本研究使用SmartPLS 軟體生成 Cronbach’s α 值來檢定信度，其結果如下說 明。
(一) 科技侵犯之信度分析
下表4-3 為科技侵犯之信度分析，由此表可以發現，整體構面信度為 0.721，
高於Nunnally（1978）與 Hair et al.（1998）所建議之標準 0.7，代表科技侵犯量 表具有很高的信度。
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表4-3 科技侵犯之信度分析
構面 Cronbach’s α 項目個數
科技侵犯 0.721 3
(二) 科技可及性之信度分析
下表4-4 為科技可及性之信度分析，由此表可以發現，整體構面信度為 0.870，
高於Nunnally（1978）與 Hair et al.（1998）所建議之標準 0.7，代表科技可及性 量表具有很高的信度。
表4-4 科技可及性之信度分析
構面 Cronbach’s α 項目個數
科技可及性 0.870 3
(三) 情緒勒索之信度分析
下表4-5 為情緒勒索之信度分析，由此表可以發現，整體構面信度為 0.919，
高於Nunnally（1978）與 Hair et al.（1998）所建議之標準 0.7，代表情緒勒索量 表具有很高的信度。
表4-5 情緒勒索之信度分析
構面 Cronbach’s α 項目個數
情緒勒索 0.919 14
(四) 工作滿意度之信度分析
下表4-6 為工作滿意度之信度分析，由此表可以發現，整體構面信度為 0.908，
高於Nunnally（1978）與 Hair et al.（1998）所建議之標準 0.7，代表工作滿意度 量表具有很高的信度。
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表4-6 工作滿意度之信度分析
構面 Cronbach’s α 項目個數
工作滿意度 0.908 3
(五) 離職傾向之信度分析
下表4-7 為離職傾向之信度分析，由此表可以發現，整體構面信度為 0.897，
高於Nunnally（1978）與 Hair et al.（1998）所建議之標準 0.7，代表離職傾向量 表具有很高的信度。
表4-7 離職傾向之信度分析
構面 Cronbach’s α 項目個數
離職傾向 0.897 3
(六) 因應策略之信度分析
下表4-8 為因應策略之信度分析，由此表可以發現，整體構面信度為 0. 673，
未達Nunnally（1978）與 Hair et al.（1998）所建議之標準 0.7，但在刪除第 5 題、
第6 題後，構面信度達到 0.733，因此本研究為了達到信度之標準，將因應策略 第5 題、第 6 題刪除。
表4-8 因應策略之信度分析
構面 Cronbach’s α 項目個數
因應策略 0.673 9
表4-9 刪除後因應策略之信度分析
構面 Cronbach’s α 項目個數
因應策略 0.733 7
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(七) 外向性之信度分析
下表4-10 為外向性之信度分析，由此表可以發現，整體構面信度為 0.869，
高於Nunnally（1978）與 Hair et al.（1998）所建議之標準 0.7，代表外向性量表 具有很高的信度。
表4-10 外向性之信度分析
構面 Cronbach’s α 項目個數
外向性 0.869 8
(八) 開放性之信度分析
下表4-11 為開放性之信度分析，由此表可以發現，整體構面信度為 0.788，
高於Nunnally（1978）與 Hair et al.（1998）所建議之標準 0.7，代表開放性量表 具有很高的信度。
表4-11 開放性之信度分析
構面 Cronbach’s α 項目個數
開放性 0.788 8
(九) 情緒穩定性之信度分析
下表4-12 為情緒穩定性之信度分析，由此表可以發現，整體構面信度為 0.846，
高於Nunnally（1978）與 Hair et al.（1998）所建議之標準 0.7，代表情緒穩定性 量表具有很高的信度。
表4-12 情緒穩定性之信度分析
構面 Cronbach’s α 項目個數
情緒穩定性 0.846 8
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(十) 盡責性之信度分析
下表4-13 為盡責性之信度分析，由此表可以發現，整體構面信度為 0.851，
高於Nunnally（1978）與 Hair et al.（1998）所建議之標準 0.7，代表盡責性量表 具有很高的信度。
表4-13 盡責性之信度分析
構面 Cronbach’s α 項目個數
盡責性 0.851 8
(十一) 親和性之信度分析
下表4-14 為親和性之信度分析，由此表可以發現，整體構面信度為 0.754，
高於Nunnally（1978）與 Hair et al.（1998）所建議之標準 0.7，代表親和性量表 具有很高的信度。
表4-14 親和性之信度分析
構面 Cronbach’s α 項目個數
親和性 0.754 8
二、 效度分析
效度（Validity）即正確性，一個測驗的效度越高，即表示檢測的結果越能顯 現所預測對象的真正特徵。本研究將進行內容效度與建構效度分析。
1. 內容效度
內容效度是指該衡量工具涵蓋主題的程度，看看衡量工具是否能符合測量目 標所預期的內容。內容效度之衡量相當主觀，目前並無任何統計量可以衡量，本 研究的量表，各變數衡量的問項皆引用相關文獻來建構而成，並經過翻譯和收集 4 位學界與業界專家的意見後，經過修正而完成問卷初稿，因此本次研究的問卷 內容具有相當程度的內容效度。
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2. 建構效度
建構效度乃測量工具之內容，可推論或衡量一些抽象的特質與概念能力，在 評估建構效度時，需同時考量理論以及測量工具之結合。建構效度是指量表可以
建構效度乃測量工具之內容，可推論或衡量一些抽象的特質與概念能力，在 評估建構效度時，需同時考量理論以及測量工具之結合。建構效度是指量表可以