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研究方法

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第三章 研究方法與架構

3.3 研究方法

為了問卷內容具有代表性、完整性與有效性,專家問卷內容之設計是以 文獻所歸納推導之領導及人格特質因素集為基礎,再以軍中領導主官為對 象,進行專家訪談與專家問卷調查,藉由專家之專業知識與豐富經驗,蒐集 彙整對於問卷建構之意見,訪談及調查時間自94年4月中至4月底,隨後就所 得資料進行分析,精簡所彙整之領導及人格特質因素集。

一、訪問調查法

本質上,訪問是一種溝通的形式,因為可借助於研究對象的「自我 陳述(self-report)」由研究者提出問題,直接向研究對象發問,而以 得到的回答作為研究資料;訪問(interview)更是蒐集資料的重要方法 之 一 , 依 照 訪 問 性 質 可 分 為 三 種 : 一 是 結 構 性 訪 問 (structured interview),另一是無結構性訪問(unstructured interview),最後則是 半結構性訪問(semi-structured interview)。半結構性訪問,就是訪問 者向受訪者題問一系列的結構性問題,或列出訪問表(表列出結構嚴 謹、標準化的題目或答案),然後為深入探究起見,可採開放性問題、

俾留下較大彈性讓受訪者表達更多想法及意見,以其獲致更完整的資 料;而在訪問過程中,研究者可有較多的自由來控制訪談的程序與用 語,所以可兼顧結構性與非結構性訪問的優點。

二、模糊德菲法

(一)德菲法(Delphi Method)

「德菲法」(Delphi Method)是一種專家預測法,也是一種群體 決策的方法,其主要的目的乃在於獲取專家共識,尋求對特定對象 的一致性之意見,此法不但可收集思廣益之效,亦可兼顧專家獨力 判斷的品質。但德菲法在實際運用時,常會因專家意見的收斂效果 不大(即各個專家意見紛歧時),導致需要以增加調查的次數的方 式來得到較佳的結果,而所需成本也就越高,亦越耗時,專家的反 應率也會隨之下降,而且德菲法是以平均數作為篩選評估準則的依 據,在統計上易受極端值的影響,而造成扭曲專家原意的情況發生。

(二)模糊德菲法(Fuzzy Delphi Method)

「模糊德菲法」(Fuzzy Delphi Method)是在模糊理論發表之 後,由上述德菲法(Delphi Method)之方法中加入模糊理論概念、精 神而加以改良而成,也是專家預測的一種方法,並且「模糊德菲法」

在應用上亦可使用隸屬度函數作為決策群體篩選評估指標的依 據,以收統計上不偏的效果,避免極端值的影響,如此可使指標的 選取效果更佳。相關的模糊德菲法有Ishikawa【70】等人最大-最小 FDM(max-min FDM)、Kaufmann和Gupta【75】等人係以三角模糊 數為基礎及Chang【54】的共軛梯度(conjugate gradient search) 等方 法。

本研究採取Kaufmann和Gupta【75】所提出的三角模糊數為基礎,

其隸屬度函數為式3.1所示。

(3.1)

三角模糊數A或B之α信賴區間(interval of confidence)或稱α水準截 集定義為式3.2

(3.2)

12則提供為任意兩個方便值,以包含所有的Aα=0和Bα=0, 進行模糊預測。有關「三角模糊德菲法」之進行步驟描述如下:

步驟一:建立影響因素集

針對研究目標,廣泛地蒐集相關文獻資料及實際訪談軍中領導主 官,以找出各種影響部屬領導才能及人格特質評鑑之因素,彙整成影響 因素集。

步驟二:蒐集決策群體意見

利用專家問卷的方式,蒐集決策群體的意見,並懇請專家學者由上 一步驟所得之影響因素集中,針對個別影響因素對目標之重要性予以評 分,以取得決策群體對各個影響因素之評價值(

a

i

, b

i

, c

i)

i=1,…,n, a

i代 表最悲觀值,

c

i代表最樂觀值

b

i代表此區間[

a

i

, c

i]中之最適值。

步驟三:平均所有專家意見

平均所有專家意見(

a

i

, b

i

, c

i),取得(

a

m

, b

m

, c

m),並分別將此平均意見 減去個別專家意見,於下次循環時,分別送給各專家作為填寫問卷時的 參考。

步驟四:建立模糊三角函數

將由專家問卷所蒐集到之專家對該影響因素評估值,依據式3-1,

建立每項影響因素之模糊三角函數,並利用重心法(centroid)求解模糊數 得最適值。

步驟五:篩選評估指標

利用步驟四所得之模糊三角函數,再以每個影響因素模糊三角函數 中之幾何平均數為其隸屬函數【MA】,用以代表決策群體對此因素評 價值之共識。最後依研究目的決定合適的門檻值【S】,並透過以下的 方式,從眾多的初擬評估準則中,篩選出較適當的評估指標。

(1)MA≧S ,接受A 影響因素為評估指標。

(2)MA<S,刪除A 影響因素。

其中,MA 為決策群體對A 影響因素之共識,S 為門檻值。

而門檻值大小的決定,則將會直接影響到篩選出來的評估指標數 目。若發現指標數目太少,可將門檻值降低;反之,若發現指標數目 太多,則可以提高門檻值。至於如何決定適當之門檻值,全依決策者 之主觀認定;一般認為指標重要性程度大於80%者,應該視其為具有 重要性的指標。

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