研究方法

本研究經由相關文獻歸納整理可得住宅社區永續發展評價之相關準則因 子，而，為將準則因子量化以建構科技人員住宅社區評價模式，本研究第一階段 以科技人員住宅社區住戶（使用者）需求觀點擬以重視程度問卷調查分析，篩選 並確定評價之重要準則因子，另輔以滿意程度調查以檢視現階段住宅社區居住環 境現況是否達使用者之期望。而，第二階段以多準則決策透過層級分析法問卷調 查，針對科技人員住宅社區評價模式進行準則因子權重之計算及排序。本章節就 以「問卷」及「層級分析法」相關理論詳述之。

一、問卷調查

社會科學研究者經常向一群受訪者發放問卷（questionnaire），或是經由面對 面、電話訪談（interview），由訪問員來填寫訪者的答案，作為收及經驗性資料 的一種途徑，稱為調查法（survey research）。調查法的原理是透過一套標準刺激

（如問卷），施予一群具代表性的受訪者所得到的反應（或答案），據以推估全體 母群對於某特定問題的態度或行為反應。此種方法除了使用在學術研究，更被大 量的使用在民意調查、消費者意見蒐集、行銷調查等各種應用領域。調查法最大 的優勢是能夠在最短的時間內蒐集到最多且嚴謹的量化資料（邱皓政，2004）。

1、問卷的意義：問卷是一套有系統、有順序、有目的的問題表格設計。研究者 透過問卷蒐集到受訪者對研究主題有關的意見、態度、價值，以及過去與現 在行為，乃至行為的標準與理由。

2、問卷的功能：在盡可能減少偏誤、扭曲的前提下，經由與受訪者的溝通，蒐 集以下的資料：（1）描述：可提供個人或團體的特徵描述，有助於了解、解 釋或預測某些現象。如：性別、年齡、社會經濟特性等。（2）測量：使用量 表測量個人特性變項，尤其是態度的測量。

3、問卷設計的步驟：（1）依研究目的提出分析架構。（2）決定調查方式與問卷 型態。（3）編擬問卷初稿。（4）認知訪談與修訂初稿。（5）預試（Pilot test）。

（6）修正問卷、問卷定稿、編寫問項說明。

本研究針對科技人員住宅社區之住戶（使用者）進行問卷調查，為了在短時 間內收集大樣本的資料，故在問卷上多力求精簡易懂，避免過度冗長與艱澀的問 題，以便於調查實施。因本研究調查鎖定科技人員住宅社區為對象，其家庭組成、

職業、教育程度等具高度同質性，因此透過蒐集的問卷資料，調查法所使用的工 具則以原始整體看法為原則，採敘述性統計的平均數或所佔比例（圖表）等來呈 現受訪者的反應。

（一）重視的程度

重要的程度分析經常被行銷專家用來檢視顧客對於產品屬性的要求，此可反 應出使用者對產品需求與服務之評估偏好，同時可呈現供給者在這些屬性上的表 現程度；故，本研究期以重視的程度調查，檢視科技人員對於住宅社區永續發展 相關影響準則因子之重視程度用以篩選相關影響準則因子。

研究指出李克特五點量表（Likert-type scale）（彭仁信，1994）的態度反應 是最明確、可靠的；三點量表則限制了溫和意見與強烈意見的表達；而七點量表 法缺乏可信度，也會有較大的抽樣誤差，故完全沒有意義。因此，本問卷填答方 式採用李克特五點量表予以評分，分別為「非常重要」給予（5）分、「重要」給 予（4）分、「普通」給予（3）分、「不重要」給予（2）分、「非常不重要」給予

（1）分。受試者以各項準則因子的得分總分之算術平均數來代表對住宅社區永 續發展評價影響準則因子重視的程度，結果以直條圖形式表示，數值愈高，則表 示該群體對重視程度的反應最偏向該準則因子；為求嚴謹，本研究評價模式準則 因子篩選原則以所有準則因子總平均數之幾何平均數為門檻值。

（二）滿意的程度

以消費者心理學而言，顧客對於商品屬性或特徵的看法，就是滿意程度形成 的基礎；而滿意的程度是－在產品的使用過程中反應了事前品質的期待和知覺感 受上所產生之差距。當知覺感受能夠符合或超過事前預期，則會感到滿足；反之，

若未達事前之預期，則會有不滿意的反應。本研究之住宅社區即為產品之對應，

而滿意程度問卷調查之目的則為了檢視目前使用者對居住現況環境之反應。

本研究以「科技人員住宅社區評價之影響準則因子」擬製滿意程度量表，填 答方式為了與重視的程度相應對，因此，問卷設計亦採李克特五點量表，並予以 評分。受試者以各項準則因子的得分總分之算術平均數，來呈現對其住宅社區現 況之滿意程度；數值愈高，則表示該群體對滿意程度的反應最偏向該準則因子。

二、層級分析法（Analytic Hierarchy Process；AHP）

層級分析法（AHP）係由美國匹茲堡大學教授 Thomas L. Saaty 在 1971 年

（Saaty, 1977, 1980）為美國防部從事應變計畫問題研究所發展的決策方法，多 年來其已運用於經濟規劃以及許多社會管理科學的領域當中，主要應用在不確定 情況及具多個評估準則的決策問題，尤其適用於質化資訊的評估。其發展目的使 決策者能將複雜問題，藉由系統結構法，將錯綜複雜的評估問題建立不同層級架 構，由不同層面給予層級分解，透過量化判斷，有助決策者對事物瞭解，減少決 策錯誤風險性。該方法的基本假設與進行步驟整理如後：

（一）AHP 基本假設（Saaty, 1980）：

1、一個系統問題可分解成許多元素或指標，並形成層級結構。

2、層級結構中，每一層級的要素均假設具有獨立性。

3、每一層級內的要素，可以用上一層級內某些或所有要素作為評估準則，

進行評估及比較。

4、進行評估時，可將絕對數值尺度轉換為比例尺度。

5、各層級要素進行成對比較（Pairwise Comparison）後，可使用正倒值矩陣

（Positive Recipocal Matrix）處理。

6、偏好關係滿足具遞移性（Transitivity）。

7、完全遞移性不易，所以允許不具遞移性的情形，但需測試其一致性

（Consistency）的程度。

8、要素的優先程度，經由加權法則（Weighting Principal）而求得。

9、任何要素只要出現在層級結構中，不論其優勢程度如何，均被認為與整 個評估架構有關。

（二）AHP 法操作步驟 1、建立層級架構。

2、計算各層級架構權重。

3、一致性檢定。

4、選擇最佳方案。

其詳細步驟如下：

【步驟一】：依照研究之目標與層級之區別建立層級架構關係，如圖2-3所示：

圖 2- 3 AHP 法層級結構圖

【步驟二】：發放、回收問卷，且填答之尺度，如下表2-4 所示：

表2- 4 AHP 評估尺度意義

評估尺度 定 義 說 明

1 同等重要（等強）（Equal Importance） 兩比較方案的貢獻程度具同等重要性 3 稍重要（稍強）（Weak Importance） 經驗與判斷稍微傾向喜好某一方案 5 頗重要（頗強）（Essential Importance） 經驗與判斷強烈傾向喜好某一方案 7 極重要（極強）（Very Strong Importance） 實際顯示非常強烈傾向喜好某一方案 9 絕對重要（絕強）（Absolute Importance） 有足夠證據肯定絕對喜好某一方案 2、4、6、8 相鄰尺度之中間值（Intermediate values） 需要折衷值時

資料來源：Saaty（1980）。

【步驟三】：建立準則成對比較矩陣A：

n n 2

n 1 n

n 2 2

2 1 2

n 1 2

1 1 1

nn n2

n1

2n 22

21

1n 12

11

/w w /w

w /w w

/w w /w

w /w w

/w w /w

w /w w

a a

a

a a

a

a a

a A

其中

a

_ij

w

_i

w

_j；

w

_i、

w

_j各為準則 i 與 j 的衡量值。

準則成對比i較矩陣A為一正倒數矩陣，符合矩陣中各要素為正 數，且具倒數特性：

a

_ij

1 / a

_ji

i j

【步驟四】：計算優先向量（Priority Vector）：Saaty提出四種近似法求取，其 中又以列向量幾何平均值之標準化方式可求得較精確之結果，其結 果即為權重值，數學式為：

【步驟五】：計算最大特徵值（Eigen Value）：先將成對比較矩陣A，乘以已求 得之優先向量W，得到一新向量W’，再以W’中的每一元素除以W 的對應元素，然後將所得數值求取算術平均數即得λmax，數學式 為：

1,2,....n j

, i

1

1 1

1

1 n i

n ij n j

n ij n j

a X

a X W

nn n

n

n n

a a

a

a a

a

a a

a A

2 1

2 22

21

1 12

11

W W A

n 2 1

W W W W

n n 2

2 1 1

W W W

W W W n max 1

n 2 1

W W W W

. . .

. . . . .

. RI H H I H C R C

【步驟六】：計算一致性指標（Consistency Index）：由於

a

_ij作微量變動，使λmax 亦做微量變動，所以n 與λmax 的差異值，可當作一致性的指標。

通過一致性檢定，才可顯示填答者的判斷前後一致。數學式為：

n 為層級因素個數，λmax為評估者建立比較矩陣的最大特徵值；

C.I.= 0，表示前後判斷完全具一致性；C.I. > 0，則表示前後判斷不 連貫，須做修正。Saaty建議若C.I.≦0.1，則具有一致性為可容許的 偏誤。

【步驟七】：計算一致性比例（Consistency Ratio）：在相同階數下C.I.值與R.I.

值的比率，稱為一致性比率，數學式為：

I R

I C

. .

C.R. . R.I為隨機指標(Random Index)，（詳表2-5）

若C.R.≦0.1，則矩陣的一致性程度令人滿意，視整個判斷評估過程 達滿意水準。

表2- 5 n 階數與隨機指標 R.I.值

階數 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 R.I. 0.00 0.00 0.58 0.90 1.12 1.24 1.32 1.41 1.45 1.49 1.51 1.48 1.56 1.57 1.58

資料來源：Saaty（1980）。

【步驟八】：計算整體層級一致性（Consistency Ratio of the Hierarchy）：對於整 體層級架構之ㄧ致性檢定，計算公式如下：

C.I.H.=Σ(每一層級的優先向量)×(每一層級C.I.值) R.I.H.=Σ(每一層級的優先向量)×(每一層級R.I.值) 如果C.R.H.≦0.1 則整體層級的一致性為可接受。

1

C.I. max

n

n

【步驟九】：最適計劃或方案的決定：

管理者完成各層級要素間的權重值計算後，便可進行整體層 級權重計算。如整體層級結構可通過一致性檢定，即可依各替代方 案之加權數值高低來選定最終目標的最適方案。

計算公式：總加權值 W_iY_ij

其中，i 1 n，（共有n個決策因素）。

m 1

j ，（共有m個替代方案）。

W 表示第 i 個決策因素之權重值。 i

Y 表示第 j 個替代方案第 i 個因素所獲得的評估值。 ij

在文檔中 中 華 大 學 碩 士 論 文 (頁 48-55)