研究工具

本研究將蒐集各項研究資料，利用統計套裝軟體 SPSS12.0為統計計算分析工 具，並以下列統計方法配合本研究進行分析研究，同時就每一研究假設所採用的分 析方法做說明，及研究工具的分析流程。

一、研究工具

本研究將各研究工具及分析方法詳細說明如下：

(一)、描述性統計分析

描述性統計(descriptive statistics)是用以整理、描述、解釋資料的統計技術。本 研究用來分析樣本人口統計變項，採用次數分配、及所占百分比等統計方法，以描 述有效樣本之基本資料，並計算出各變項的平均數、標準差，了解各變項分佈情 形，作為進一步的分析基礎。

(二)、效度分析

效度(validity)也稱為正確性，是表示一份量表或能真正衡量到該量表所要衡量 的能力或功能之程度，也就是要能達到衡量目的的量表才算是有效的(林震岩，民 96)

[53]。本研究以專家效度為主，會先請由專家判斷內容效度程度的量數，編製好之

問卷後敦請學者專家及該領域之實務工作者審核，以判斷構念及所包含的題 項內容 是否適切，以作為初步題項篩選，及題項詞句語義修飾修改的參考，以做為量表效 度評估方法。敦請 85 位資深航保人員填答，之後再修改題項以確保效度。

(三)、信度分析

信 度 (reliability) 是 指 測 量 工 具 的 可 靠 程 度 ， 代 表 量 表 所 測 得 分 數 之 穩 定 度 (stability)以及一致性(consistency)。本研究以 Cronbach’sα係數來檢定研究量表的 信度，α值愈大，表示量表內部一致性愈大。Cronbach’sα係數之取捨標準，是目 前行為研究最常使用的信度標準，Cronbach’sα係數介於 0.7~0.98 之間表示高信度 值；而低於 0.35 則表示低信度，須予以排除(林震岩，民 96)。

本研究針對教育訓練、標準工作程序、知識慣性及工作績效所使用之量表，採

自國內外學者發展之量表，並參考國內學者修訂翻譯而成，由於研究對象不同，故 以Cronbach’sα係數衡量內部的一致性及題項間相互關聯程度，以確保量表之 信 度。敦請 85 位資深航保人員填答，之後再修改題項以確保信度。

(四)、因素分析

因素分析(factor analysis)是種相依分析技術，它包含許多減少維度(即因素個數) 以簡化資料的技巧；其主要目的在於以較少的維度(number of dimensions)來表現原 先的資料結構，而又能保持原資料結構所提供的大部份資訊(林震岩，民 96)。本研 究針對教育訓練、標準工作程序、知識慣性及工作績效先各別進行因素分析，剔除 相關的題項，變成一組較少、彼此獨立不相關的變數，以表現原資料結構。

(五)、相關分析

相關分析(correlation analysis)的目的是探討變數之間的相關程度及相關方向，以 衡量相關程度大小與方向的量數稱為相關係數(correlation coefficient)(林震岩，民 96)。本研究利用相關分析中的 Pearson 相關以探討教育訓練、標準作業程 序、知識 慣性與工作績效是否具有顯著性。

(六)、迴歸分析

迴歸分析(regression analysis)是基於兩變項之間的線性關係，進一步分析兩變項 之間的關係(邱皓政，民 90) [54]。迴歸分析可探討連續變項對連續變項的影響，此 方法會將所要研究的變數區分為依變數與自變數，並根據相關理論建立依變數為自 變數的函數，利用獲得的樣本資料去估計模型中參數並做了解預測的方法，而迴歸 分析的意義即是用來分析一個或一個以上自變數與依變數間的數量關係，以了解當 自變數為某一水準或數量時，依變數反應的數量或水準(林震岩，民 96)。

首先，教育訓練、標準工作程序、知識慣性為自變數，工作績效為依變數，透 過迴歸分析探討變數間之關係是否成立，檢驗 H1、H2 及 H3 三項假設；再以多元 迴歸分析中的方法，並透過階層迴歸分析法檢視各構面影響可解釋變異的程度，驗 證 H4 假設(吳明隆，民 98) [55]，即本研究之中介變項(知識慣性)是否具有中介效

果。依據Baron and Kenny(1986)的觀點及 Muller、Judd and Yzerbyt(2005)之數學式表 示如下：

Y1=b

+b

X ... (1) Me=b

+b

X ... (2) Y1=b

+b

X+b

Me ... (3)

Y1：依變數(工作績效) X：自變數(標準工作程序) Me：中介變數(知識慣性)

1. 在 Equation(1)先放自變數對依變數，regression 分析後，b¹¹ 顯著。

2. 在 Equation(2)先放自變數對中介變數，regression 分析後，b²¹ 顯著。

3. 在 Equation(3)將自變數、中介變數皆放入對依變數，regression 分析後，b³² 顯 著。

4. 在 Equation (3)中，如果 b³¹<b11，顯示有中介效果(表示加入 Me 之後，自變數和 依變數顯著性皆下降)。

第二，本研究探討知識慣性對教育訓練與工作績效之間的干擾效果，以檢驗 H5 假設。透過階層迴歸分析探討變數間之關係是否成立。依據 Hair et al.(2006) [56]之 觀點(自變數和干擾變數皆為數值變數)，以教育訓練為自變數、工作績效為依變數 和知識慣性為干擾變數，其數學式表示如下：

Y

＝ _b

＋ _b

_X

＋ _b

_X

＋ _b

_X

_X

Y

R

： _Y

＝ _b

＋ _b

_X

2. 再用 regression 檢測放入干擾變數的效果

R

+b

X

+b

X

+b

X

X

3. 再檢測R與R的改變，即兩者之差異；如果 b 表現顯著(有交互作用)，即X2會 造成X1的干擾。

二、研究假設之分析工具

2

2

2 2

本研究彙整各個研究假設所採用的研究分析工具，並逐一說明如表 3-4：

表 3. 5 研究假設之分析工具表

研究假設 假設內容 研究工具 分析說明

假設一 教育訓練對工作績效呈

正向影響 階層迴歸分析 教育訓練對工作績效之成效

進行迴歸分析

假設二 標準工作程序對工作績

效呈正向影響 階層迴歸分析 標準工作程序與工作績效間 之成效進行迴歸分析

假設三 知識慣性對工作績效呈

負向影響 階層迴歸分析 知識慣性對工作績效之成效

進行迴歸分析

假設四

知識慣性在標準工作程 序與工作績效間之中介 效果

階層迴歸分析

1.標準工作程序、知識慣性 對工作績效分別進行迴歸 分析

2.標準工作程序、知識慣性 皆放入對工作績效進行複 迴歸分析

假設五

知識慣性對教育訓練與 工作績效關係間之干擾 效果

階層迴歸分析

1.教育訓練、知識慣性與工 作績效分 別進行迴歸分析 2.教育訓練、知識慣性皆放

入與工作績效進行階層迴 歸分析

資料來源：本研究整理