本研究以問卷調查的方式蒐集「國小學童性別角色類型與職業興趣之關係」
之資料。問卷內容包含三個部分，第一部份為「個人基本資料」；第二部份為「國 小學童性別角色量表」，為避免填答者有先入為主的想法，問卷上的標題為「國 小學童個人特質量表」；第三部份為「國小學童職業興趣量表」。首先，擬定問 卷初稿並將初稿郵寄予專家學者，請專家學者就量表內容提出修正意見，以建立 專家效度；其次，以專家學者建議修訂之預試問卷進行施測、資料處理與統計分 析，以考驗研究工具的信度與效度；最後，依預試結果修訂完成正式問卷。茲分 別說明如下：
壹、擬定問卷初稿
本研究之問卷係研究者參照文獻探討結果編擬而成，問卷初稿如附錄一。有 關問卷初稿的內容，問卷填答與計分方式，茲分別說明如下：
一、學生基本資料
本研究欲探討不同背景變項之國小學生性別角色類型與職業興趣的差異情 形，因此問卷第一部份為「個人基本資料」，其目的在瞭解國小學生之背景資料，
茲將問卷所包含之內容說明如下：
（一）我的年級是：1. 四年級 2. 五年級 3. 六年級
（二）我的性別是：1. 男生 2. 女生
（三）我和哪些長輩一起住：
1.只跟爸爸住 2.只跟媽媽住 3.只跟爸爸媽媽住
4.只跟爺爺奶奶（外公外婆）住 5.跟爸爸媽媽爺爺奶奶（外公外婆）住
（五）我們家的小孩子：1. 男多女少 2. 女多男少 3.一樣多 4.只有我
（六）父母親的行業類別：
說明：請在下面的行業分類中找出適合父母親行業類別的編號，將父親行 業類別的號碼填在父親欄，母親行業類別的號碼填在母親欄，如果下面沒 有列出，或不知道如何歸類，請註明在其他欄中。
我爸爸的行業類別是【 】 工作地點、職稱及工作內容：
我媽媽的行業類別是【 】 工作地點、職稱及工作內容：
1. 農林漁牧業：種植作物、造林伐木、捕撈養殖、禽畜、乳製品相關行業。
2. 工 業：礦、土石採取、石化燃氣電力、污染整治、營造（蓋房子）、
製造業（做食品加工、製造食衣住行育樂醫療…...之用品）。
3. 專業服務業：民意代表、企業主管、經理、大學老師、研究人員、中小 學教師、醫師、法律專業人員、軍官、警官、公務人員、
會計師、金融業。
4. 一般服務業：除了專業服務業之外的服務業，都是一般服務業，例：批 發、零售、運輸、倉儲、住宿、餐飲、休閒、安親、托幼等。
5. 其 他：請註明： 。
二、國小學童性別角色量表
問卷第二部分為「國小學童性別角色量表」，乃研究者參照賴美秀（1993）、
白博仁（1999）、康雅鈴（2005）、林邦傑（1981）、黃月美（1995）和陳怡如
（2007）等人之量表自行編制，旨在瞭解國小學童性別角色現況，根據研究目的 及文獻探討，將性別角色劃分為「男性化特質」、「女性化特質」兩個層面編擬 問卷。
三、職業興趣量表
問卷第三部分為「職業興趣量表」，乃研究者參照邱惠文（1996）、徐孟弘
（1995）和顏士智（2001）等人之量表自行編制，旨在了解國小學童職業興趣現 況，根據研究目的及文獻探討，將職業興趣分為「實際型」、「研究型」、「藝 術型」、「企業型」、「事務型」等六個層面編擬問卷。
貳、專家內容效度
研究者根據性別角色與職業興趣各層面的意涵，編擬出適合的題目後，即進 行問卷初稿的修正，先將量表題目依層面排列清楚，再與指導教授討論修正後，
編製成專家意見調查問卷（詳見附錄一），並敦請國內專家學者協助評估內容是 否適當，就各層面所包含的題項逐一檢視並提供修正意見，以建立專家效度，評 析之學者專家及教師名單如表 3-4。
表 3-4
內容效度評析之學者專家及教師名單
姓名 服務單位及職稱
吳宗立 屏東教育大學社會發展學系教授兼進修暨研究學院院長
吳根明 屏東教育大學社會發展學系教授暨系主任
林惠美 高雄市福東國小教師暨高雄醫學大學性別研究所碩士 陳宜芬 高雄市福東國小教師暨高雄師範大學生命教育研究所碩士 郭隆興 高雄師範大學教授暨教師生涯發展專業發展研究中心主任
（依姓氏筆劃數排列）
彙整專家意見後，將保留的題目參酌學者專家之意見，就題目之語意，措詞 加以修正（詳情見附錄二），並與指導教授討論後，發展成預試問卷（詳情見附 錄三）。
參、問卷填答與計分方式
作答，選項分別為：非常不符合（1 分）、不符合（2 分）、符合（3 分）、非 常符合（4 分），得分愈高表示填答者對該題項與層面的認同程度愈高。
肆、預試問卷之施測
為了解問卷之可用性與實用性，並做為修訂題目與編製正式問卷之依據，
問卷編製完成後，即進行預試。
一、預試問卷之施測
本研究係以高雄市公立國民小學之四年級和六年級學生為預試樣本，研究者 採立意抽樣方式，選定高雄市五權國小、福東國小與光武國小，每校四年級和六 年級各抽取一班進行預試。其主要目的是修正試題中題意不清或內容不符的地 方，使試題具有良好的信效度，並讓選項更有誘答力，並作為修正題目與編製正 式問卷依據。
預試問卷共發出 168 份問卷，回收問卷 168 份，其中經檢核與扣除填答不 完整者，實得有效問卷 159 份，可用率達 94.7%。
二、預試問卷之分析
預試之有效問卷經輸入電腦後，以 SPSS17.0 的統計套裝軟體，依序進行項 目分析、因素分析、信度分析，評估預試題目之鑑別度與適切性，並依據統計分 析之結果，刪除不適切題目，以編修成最後之正式問卷。
(一)項目分析
本研究採用「決斷值檢定」與「相關分析」，求出題目各層面之決斷值與相 關係數，以此作為題目選取之依據。
首先進行決斷值檢定，將受試者量表的總得分依高低順序排列，選取得分前 後 27﹪者為高分組和低分組，以獨立樣本 t 檢定方式進行高分組與低分組各題 得分差距之顯著性差異考驗，求出每題的決斷值（CR 值），數值愈高表示表題
目之鑑別度愈佳，以該題目之 CR 值大於 3.5 且顯著水準至少達 p＜.05 為保 留之依據。
接著進行相關分析，相關分析旨在了解各題得分與總分間的相關程度，若各 題得分與總分之相關係數在 .35 以上且顯著水準至少達 p＜.05 時，顯示該題與 量表總分具關聯性，則該題目予以保留。
1.性別角色量表之項目分析結果
「性別角色量表」之項目分析結果顯示，所有題項的 CR 值皆大於 3.5 且 皆達顯著水準（p＜.001），與總分的相關係數僅第 9 題未達標準，將第 9 題刪 除後，其他題目保留進行因素分析。項目分析摘要如表 3-5 所示：
表 3-5
性別角色預試問卷項目分析摘要表
預試 題號
決斷值
（CR值）
與量表總分之相關
（r）
項目去除之
α值 備註
1 -7.682*** .594*** .816 ˇ
2 -6.119*** .486*** .823 ˇ
3 -6.900*** .498*** .823 ˇ
4 -7.710*** .557*** .819 ˇ
5 -5.057*** .391*** .830 ˇ
6 -6.384*** .509*** .822 ˇ
7 -11.729*** .691*** .810 ˇ
8 -7.060*** .544*** .820 ˇ
9 -4.065*** ＃.304*** .838 ×
10 -12.300*** .708*** .808 ˇ
11 -6.824*** .532*** .820 ˇ
12 -10.467*** .708*** .809 ˇ
13 -6.830*** .464*** .827 ˇ
14 -10.968*** .695*** .809 ˇ
15 -6.092*** .357*** .835 ˇ
16 -7.983*** .611*** .815 ˇ
判標準則 ≧3.50 ≧.35
＃未達判標
***p＜.001
2.職業興趣量表之項目分析結果
「職業興趣量表」之項目分析結果顯示，所有題項的 CR 值皆大於 3.5 且
表 3-6
（二）因素分析
本研究之預試問卷經項目分析之後，隨之進行因素分析，以建構量表之效 度。首先進行 KMO 取樣適當性檢定與 Bartlett 球形檢定以及共同性指數，藉 以判斷是否適合進行因素分析。因素分析採用主成份分析法，以最大變異法進行 直交轉軸，依據各因素內因素負荷量小於 .30 以及偏離原設計層面的標準來進 行刪題。
1.性別角色量表之因素分析結果
性別角色量表 KMO 值為 .856，顯示題項間有共同因素存在；Bartlett 球形 檢定的 χ²值為 770.847，p＜.001，達顯著水準，故適合進行因素分析。
將本量表進行第一次因素分析，得出三個因子，將偏離原設計層面的第 5、
8 題刪除後，進行第二次因素分析，得出兩個因子。為能使「男性化特質」層面 與「女性化特質」層面的題數相同，以利清楚分析「性別角色類型」之用，再刪 除「女性化特質」層面中與總分相關較低的第 2 題。
刪題後，性別角色量表之「男性化特質」層面與「女性化特質」層面各有 6 題，共 12 題，各因素內的因素負荷量皆大於 .30，其量表的總解釋變異量達 51.985％。性別角色量表之因素分析摘要結果，如表 3-7 所示。
表3-7
性別角色預試問卷因素分析摘要表
預試 題號
正式 題號
因素負荷量
共同性
男性化特質 女性化特質
1 1 .689 .529
15 3 .680 .513
7 5 .618 .516
3 7 .615 .393
11 9 .555 .375
13 11 .530 .284
6 2 .821 .686
4 4 .791 .626
16 6 .733 .556
14 8 .678 .577
12 10 .656 .594
10 12 .625 .591
特徵值 2.797 3.441
解釋變
異量％ 23.312 28.673
累積解釋
變異量％ 23.312 51.985
2.職業興趣量表之因素分析結果
研究者在參考文獻及相關理論後，明確的將量表分成幾個層面，各分量表所 包括的題項界定的相當清楚，且量表亦經過專家效度檢核及修改，在預試完後，
研究者可以根據各量表的層面，分別以層面包括的題項變數個別進行因素分析
（吳明隆，2009）。
因此，研究者將預試問卷經過項目分析後 48 題，以量表個別層面的題數進 行因素分析，因素分析採用主成分分析，配合最大變異法進行直交轉軸法，依據 各因素內因素負荷量小於 .30 以及偏離原設計層面的標準來進行刪題。
第一層面為「實務型」，共萃取兩個因素，刪除第 1、5、13 題後再進行因 素分析，結果順利萃取一個因素，刪題後之五個題項，其 KMO 值為 .831，Bartlett 球形檢定值為 275.616，達顯著水準（p＜.001），解釋變異量為 60.038％。
第二層面「研究型」，共萃取一個因素，為使每層面題目數量相同，刪除其 中因素負荷量較低的第 14、38、44 題，刪題後之五個題項，其 KMO 值為 .872，
Bartlett 球形檢定值 415.727，達顯著水準（p＜.001），解釋變異量為 68.648％。
第三層面「藝術型」共萃取兩個因素，刪除第 3、9、27 題後再進行因素分 析，結果順利萃取一個因素，刪題後之五個題項，其 KMO 值為 .810，Bartlett 球 形檢定值為 222.136，達顯著水準（p＜.001），解釋變異量為 55.788％。
第四層面「社會型」，共萃取兩個因素，刪除因素二的第 22、28、46 題後 再進行因素分析，結果順利萃取一個因素，刪題後之五個題項，其 KMO 值 為 .710，Bartlett球形檢定值為 207.371，達顯著水準（p＜.001），解釋變異量 為 50.599％。
第五層面「企業型」共萃取兩個因素，刪除第 35、41、47 題後再進行因素 分析，結果順利萃取一個因素，刪題後之五個題項，其 KMO 值為 .735，Bartlett
第五層面「企業型」共萃取兩個因素，刪除第 35、41、47 題後再進行因素 分析，結果順利萃取一個因素，刪題後之五個題項，其 KMO 值為 .735，Bartlett