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第三節 研究方法
本研究為能深入探討關於人壽保險之從業人員與業務指標間的關係，我 們應用次數分配、二維統計之交叉分析及相關係數等方法，進一步的分析，
故本節分別依前述的理論方法概述如下。
一、 次數分配
次數分配(Frequency Distribution)是將資料依數量大小或類別種類而分成若 干組，並根據各組所發生的次數或各組所發生(含觀測值)的個數，進行計數且再 以次數分配圖或表處理方式表示。至於次數表(Frequency Table)又稱次數分配表，
一般可區分為簡單次數分配表和分組次數分配表，並將次數分配表製作程序概述 如下(歐陽良裕，1995；張紘炬、蔡宗儒，2008)：
(一) 簡單次數分配表之步驟：
步驟 1：排序；
步驟 2：劃記；
步驟 3：計算次數；
步驟 4：總計。
(二) 分組次數分配表：按資料編成分組次數分配表時，有兩個非常重要的基本假 設，一則為集中分配，即各組觀測值都等於組中點；另一則為均勻分配，即 各組觀測值都是以均勻分佈在組內。而其製作程序步驟如下：
步驟 1：排序；
步驟 2：求全距，全距=最大值-最小值；
步驟 3：決定組數。
本問卷之單選題皆以「次數分配與百分比」，描述受訪者對各題的意見分布 情形，同時以交叉次數分配表，分析不同背景變項有何差異。統計量包含：次數、
百分比。
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二、 二維統計分析
一般而言，二維統計散布圖形的繪製是藉由問卷調查的資料結果，將受訪者 或資料的變數，對其問卷的符合度與重要度或資料的分布等數據，計算其 X 變 數(即 X 軸)與 Y 變數(即 Y 軸)的平均值，並利用平均值的區隔，便形成了四個象 限的圖形(如圖 3-2 所示)，其中四個象限分別為右上區域(簡稱第 I 象限)、左上區 域(簡稱第 II 象限)、左下區域(簡稱第 III 象限)、右下區域(簡稱第 IV 象限)。我 們按前述的四個象限，分別定義其意涵如下(楊宜忠，2013)：
(一) 第 I 象限：代表重要度高於整體平均值且符合度也高於整體平均值，這樣表 示受訪者認為該企業已達到標準，簡稱優越區；
(二) 第 II 象限：代表重要度低於整體平均值且符合度高於整體平均值，這樣表 示受訪者認為該問題並非相當重要，然而企業已達到標準，簡稱過剩區；
(三) 第 III 象限：代表重要度低於整體平均值且符合度也低於整體平均值，這樣 表示受訪者認為該問題並非很重要，而且該企業也未達到標準，故簡稱建議 改進區；
(四) 第 IV 象限：代表重要度高於整體平均值且符合度低於整體平均值，這樣表 示受訪者認為該企業實際作為並未達到標準，故簡稱優先改進區。
圖 3-2 二維散布圖
平均值 高
高
低
低
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Y 一致性的程度，我們稱
為積差相關係數（Coefficient of Pearson Correlation）。但是在實務應用上，常常並不容易得到。所以，我們用樣本相關係數r來估計
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(二) 檢定統計量
r 是從樣本計算出來的相關係數，和其他樣本統計量一樣都有抽樣誤差。當 隨機變數 X 和 Y 之聯合分配服從二元常態分配時，欲檢定
H
0： 0
vs.H
1： 0
時，在統計假設
H
0為真的情況下，我們可以由其樣本相關係數 r 導出 t 檢定統計 量（型 I 錯誤（Type I Error）， 0.05），即2 1 2
n
r
tv r
，
並利用自由度為 v = n-2 之 t 檢定量作檢定，亦即當tv t
v2
，則拒絕
H
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第肆章 人壽保險之從業人員與業務指標的關聯性分析
在人壽保險之從業人員與業務指標的關聯性的分析部分，本研究預計區分三 節來探討，第一節介紹人壽保險之從業人員與業務指標的趨勢，第二節介紹人壽 保險之從業人員與業務指標的關聯，第三節介紹人壽保險之從業人員與業務指標 的相關性。