研究對象

國

立 政 治 大 學

‧

N a tio na

l C h engchi U ni ve rs it y

第二節 研究對象

本節依照後設分析文獻排除與收錄程序，依序說明辨識工作、篩選工作、

可行性評估工作以及納入工作。最後納入15 筆文獻進行後設分析。

壹、辨識工作

本研究以後設分析方法蒐集資料，因此蒐集的文獻必須資料收錄完整。相 較期刊論文，學位論文更有可能取得完整資料。因此，本研究所選取的資料以 臺灣的學位論文為主。主要檢索資料庫為「臺灣博碩士論文知識加值系統」、

「Airiti Library 華藝線上圖書館」、「臺灣期刊論文索引系統」、「GRB 政府 研究資訊系統」與「Scopus」為主。以下將辨識（identification）階段的工作，

分為學位論文、期刊論文、國科會論文三部份分別詳述：

一、學位論文

以「臺灣博碩士論文知識加值系統」為主要檢索平臺，主要以文獻的標題

（ti）與關鍵詞（kw）為檢索範圍。以「"科技領導".ti,kw and ("教學".ti,kw or "

教師".ti,kw) and "效能".ti,kw」為檢索策略，共查詢到 15 筆資料。去除無關本研 究主題（如：學校效能、創新經營效能、教師專業發展等）的研究後，得到 8 筆文獻（林彥輝，2014；施宏杰，2010；陳芃君，2016；陳虹君，2011；傅齊 榮，2009；蔡明政，2014；顏伶娟，2010；羅彣玢，2009）。

此外，本研究為更精確估計教師自我效能與有效教學行為之間的相關程度，

因此再進行第二波檢索，以「臺灣博碩士論文知識加值系統」為主要檢索平臺，

主要以文獻的標題（ti）與關鍵詞（kw）為檢索範圍。以「"教師自我效能".ti and "有效教學行為".ti」為檢索策略，共查詢到 3 筆資料，以「"教師自我效能

".ti and "教學效能".ti」為檢索策略，共查詢到 6 筆資料。去除掉沒有電子全文無

‧ 國

立 政 治 大 學

‧

N a tio na

l C h engchi U ni ve rs it y

法取得的文獻後，得到 7 篇文獻（林三維，2006；林欣儒，2018；柯麗卿，

2009；陳藝分，2011；謝俊煌，2004；鍾佳穎，2003；簡玉琴，2002）。

二、期刊論文

以「國家圖書館期刊文獻資訊網」為主要檢索平臺。主要以關鍵詞（KW）

為檢索範圍。以「(KW=科技領導) [AND] (KW=教學效能 OR 教師效能 OR 自 我效能)」，得到 1 筆資料（張奕華、吳怡佳，2008）。此外，在 Scopus 上得到 1 筆資料（Chang, 2012）。

三、國科會論文

在「GRB 政府研究資訊系統」上搜尋到國科會研究成果 1 筆（張奕華，

2006）。經由上述辨識程序從資料庫取得文獻後，接著排除重複文獻：本次文 獻集合中，發現有國科會論文（張奕華，2006）與期刊論文（Chang, 2012）為 相同研究，取期刊論文為研究對象。綜上所述，從資料庫經辨識工作，共計取 得17 筆文獻：包括學位論文 15 篇，期刊論文 2 篇。

貳、篩選工作

篩 選 （screening）階段，在逐篇進行品質評鑑後，因未發現重大瑕疵

（SEM 樣本數低於 300、模型適配度不佳等），17 篇文獻都予以保留。

參、可行評估工作

可行評估（eligibility）階段排除沒有相關係數資料，或無法推算相關係數 的研究。僅選取研究方法包含 SEM 或相關分析的研究。本標準刪除 2 篇文獻

（陳芃均，2016、陳虹君，2011），但只是不列入量化分析，仍可用於質性探 討或其他研究。

‧

（number of studies）共計 15 筆，包含校長科技領導與教師教學效能關係的研究

（林彥輝，2014；施宏杰，2010；張奕華、吳怡佳，2008；傅齊榮，2009；蔡 明政，2014；顏伶娟，2010；羅彣玢，2009；Chang, 2012），如表 3-1。

表3-1

‧ 國

立 政 治 大 學

‧

N a tio na

l C h engchi U ni ve rs it y

此外，本研究為更清楚呈現教師自我效能與有效教學之間的關係，又再行 設計第二波研究，如表3-2，納入關於教師自我效能與有效教學行為的初級文獻

（林三維，2006；林欣儒，2018；柯麗卿，2009；陳藝分，2011；謝俊煌，

2004；鍾佳穎，2003；簡玉琴，2002）。

綜上所述，二波研究共包含 13 筆學位論文與 2 筆期刊論文。樣本數

（sample size）合計 6,683 人次。

表3-2

探討教師自我效能與有效教學行為關係的研究

序號 研究 整體相關 樣本數 研究類型 研究範圍 研究方法 1 簡玉琴

（2002） 0.641 443 學位論文 桃園縣 問卷調查 2 鍾佳穎

（2003） 0.570 231 學位論文 臺北縣 問卷調查 3 謝俊煌

（2004） 0.630 484 學位論文 雲林縣 問卷調查 4 林三維

（2006） 0.660 229 學位論文 桃園縣 問卷調查 5 柯麗卿

（2009） 0.910 404 學位論文 高雄市 量表編製 6 陳藝分

（2011） 0.685 655 學位論文 高雄市 問卷調查 7 林欣儒

（2018） 0.614 83 學位論文 數學想想

教師社群 問卷調查 資料來源：研究者自行整理

‧ 國

立 政 治 大 學

‧

N a tio na

l C h engchi U ni ve rs it y

伍、研究樣本數問題

此外，關於後設分析最少應採納多少研究筆數主要牽涉後設分析的類型與 類推適用性，學者並沒有一致的答案。Borenstein、Hedges、Higgins 與 Rothstein

（2016）認為，若研究者將研究樣本視為母體，採取固定效應模型，僅研究樣 本範圍內（在此條件下相當於母體範圍內）的情形，則 2 筆文獻即可進行後設 分析。若研究者認為所使用的樣本不等於母體，採取隨機效應模型，而需要進 行類推適用，則樣本文獻多多益善。

具體而言，謝進昌與陳敏瑜（2011）認為後設分析的研究樣本文獻不應低 於5 篇。李茂能（2015）也同樣認為，單一研究的抽樣樣本數量（sample size）

大於30 人次、蒐集到的研究樣本篇數（number of studies）大於 5 篇時，後設分 析的結論較為有效。

而本研究使用的研究樣本數達 15 篇，單一文獻抽樣樣本數從 83 到 655 人 次不等，總樣本數為6,683 人次，算術平均數為 446 人次，調和平均數為 427 人 次（SEM 分析使用此樣本數），皆符合進行後設分析的標準。

‧

Wright（1934）提出「路徑追蹤規則」（tracing rules）用於計算模型隱含 矩陣（model-implied covariance matrix）。在本研究中則應用此方法從初級研究 的路徑圖或部分矩陣推論出完整的相關係數矩陣，以利後續研究。