第三章 研究方法
第四節 研究工具與數據分析
本研究主要透過 Borenstein, Hedges, Higgins 和 Rothstein（2005）所設計 的後設分析軟體 Comprehensive Meta Analysis（CMA）2.0 版進行效果量的計 算，藉由此軟體輸入各篇研究數據的平均數、標準差和樣本數後，即可獲得效 果量 d 值、95%信賴區間及同質性檢定 Q 值，詳見圖 3-2 為 CMA 軟體固定效 應模式的數據分析之介面。
圖 3-2
Comprehensive Meta Analysis（2.0）軟體固定效應模式的數據分析之介面
此外，本研究並搭配 Excel 軟體計算部分數據（1）背景變項的細項合併 的樣本數、平均數和標準差，見圖 3-3（2）Nf.s 值和 CL 值，見圖 3-4（3）
QB和Qw值，本章第五節說明效果量計算步驟，並說明研究工具的使用時機。
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圖 3-3
Excel 軟體計算背景變項的分組細項合併後的數據之介面
圖 3-4
Excel 計算 CL 值之操作介面
第五節 效果量計算
本研究的效果量計算步驟為（1）重新計算背景變項的分組細項之樣本數、
平均數和標準差（2）將輸入後設分析軟體的資料整理成數據表，並進行效果 量和同質性檢定 Q 值的分析（3）計算 Nf.s 值及 CL 值（4）透過計算 和
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Qw值探討中介變項。
一、重新計算背景變項的分組細項之樣本數、平均數和標準差
由於各研究中的背景變項之細項分組不盡相同，因此本研究者將每個背景 變項皆分成兩組細項，當遇到分組超過兩項以上的情形，則需進行平均數和標 準差的合併，此數據計算的研究工具採用 Excel 軟體，本研究者將公式 1、公 式 2 和公式 3 輸入於 Excel 軟體後，則可快速的計算合併後的樣本數、平均數 和標準差，圖 3-3 即為 Excel 軟體計算背景變項的分組細項合併後的數據之介 面。
= ＋ ＋……＋ 組別合併後的樣本數（公式 1）
＋ ＋
＋ ＋ 組別合併後的平均數（公式 2）
=
⋯ ⋯組別合併後的標準差（公式 3）
n：樣本數 M：平均數 S：標準差
二、進行效果量和同質性檢定 Q 值的分析
在數據分析步驟中的原始資料重新計算並登錄完畢後，本研究者即將每一 個特教教師背景變項在感受其中一項工作壓力的數據逐次分檔案登錄於 Comprehensive Meta Analysis（2.0）軟體中，例如：性別－工作負荷、年齡－
工作負荷或性別－人際關係，必須分成三次三個檔案進行輸入。完成輸入後可 取用此軟體自動計算出的固定效應模式（Fixed effects modle）之結果，其中即 有平均效果量和同質性檢定 Q 值，見圖 3-3。
本研究採用 Hedges 和 Olkin（1985）的技術，進行每個背景變項的兩組細
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項間差異情形的比較，使用的樣本數、平均數和標準差做為分析數據的來源，
在後設軟體中獲得的平均效果量，根據 Cohen（1988）對效果量標準的解釋，
效果量≦0.2 為低程度效果量，效果量＝0.5 屬於中程度，效果量≧0.8 為高程 度，而效果量為正值和負值可以判讀出兩組細項的大小比較，例如：性別的比 較組 1 為男性，2 為女性，若效果量為-0.892，表示女＞男，反之若為效果量 為正值則相反，此外，會透過效果量的 P 值判讀顯著性與否，假設若 P 值達 顯.05 顯著性，則會說性別的差異情形達顯著性。
同質性檢定 Q 值亦可以在軟體進行分析後獲得，並以 Q 值的顯著水準（P 值）進行同質性分析，若 Q 值達顯著水準則表示所整合的研究為異質性，需 近一步探討影響之的中介變項，但若 Q 值未達顯著顯著水準，即表示所整合 的研究屬於同質性，且整合的結果是合宜。
三、計算 fail Safe N，檢視出版偏誤問題
Fail Safe N（Nf.s）即是表示再出現幾篇不顯著的研究篇數就能推翻後設分 析的結論，Fail-Safe N 值若大於容忍篇數 Tolerance Level 值 5K+10 時（K 代 表研究者的研究篇數），顯示研究分析結果將不易受資料蒐集不全或出版偏差 之影響；相反地，則顯示研究分析結果可能因為所蒐集之資料不全或代表性不 足而受影響，故在採用此分析結果時，宜將此因素納入探討並審慎引用（黃寶 園，2007），又 Rosenthal（1995）提出最低安全篇數為 15 篇，若 Nf.s 值沒有 大於容忍篇數，至少需要大於 15 篇才能以確保顯著水準之穩定性，本研究採 用 Excel 輸入 Rosenthal（1995）所提出的公式（見本研究公式 4）進行 Nf.s 的計算。
（公式 4）
三、效果量的共同語言（CL 值）
CL 值是將效果量的 d 值轉換成標準分數 z 的機率值，以使閱讀本研究結 果者較易瞭解其數據的意義，其使用 Excel 輸入公式 5 和公式 6 後，配合查機
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率值表，獲得的 CL 值即可解釋為在一百次調查中出現此種可能性的次數，
Excel 計算 CL 值之操作介面見圖 3-4。
（公式 5）
CL=1-
（公式 6）
四、中介變項的探討
當同質性檢定 Q 值（又稱 QT值）達顯著水準時，需進一步探討可能影響後 設分析結果的中介變項，配合 Hedges 與 Olkin（1985）所提出的類別分析模式 進行影響特教教師感受工作壓力的中介變項的探討，本研究以抽樣地區、任教 階段、任教班別、樣本數及研究年代等五種類別進行分析。當每個分析單位的 組間差異（QB）和組內差異（Qw）值皆達顯著時，表示還有其他潛在的中介 變項未被探討，但當 QB值達顯著，而Qw值未達顯著時，則表示該分析單位 即為影響特教教師感受工作壓力情形的中介變項（詹志禹，1988）。QB 和Qw的公式詳見公式 7、8 和 9。
QT＝QB+Qw df=K（研究篇數）-1 （公式 7）
QB＝QT－Qw df=P（將這一系列研究分為 P 類）-1（公式 8）
Qw＝Qw1+ Qw2＋…+ Qwp df=K-P （公式 9）
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