研究方法

第三章 研究方法與研究設計

本研究主要針對土地所有權人對於農業區變更，並以區段徵收方式辦理在公 益性及必要性的看法進行分析，並採用問卷調查、現況訪談進行資料蒐集與研究。

本章節首先為研究方法的介紹說明，第二部分則為本研究研究設計說明，包括變 數選取說明及將變數歸類尺度及編碼，便於之後使用 SPSS 統計分析與處理資料，

另外亦說明問卷調查計畫，使整個問卷訪談行動更具體。最後，提出本研究分析 之假設，以利檢視後續的分析結果。

3.1 研究方法

本研究採行資料統計分析應用的立場，將運用敘述統計的交叉分析與卡方檢 定、效度信度分析、變異數分析等方法，並運用〈SPSS17.0〉統計操作軟體來進 行初步的資料分析，對於統計方法或數學意義，不再多論述解說。

3.1.1 交叉分析、卡方檢定與相關變數間之關係

交叉分析系用以探討多個變項之關聯分佈，說明在不同取值之情況下的分配 狀況，並以表格形式表示。其檢驗原理是在於樣本觀察到的次數（或百分比）與 理論或母群體的次數（或百分比）之間是否有顯著的差異。而理論或母群體的分 配狀況，可以統計的期望值來表現，卡方檢定的統計原理，即是取觀察值與期望 值相比較。兩者的差異愈小，則檢定的結果不易達到顯著水準；兩者的差異愈大，

檢定結果愈可能達到顯著水準，而得到拒絶虛無假設、支持對立假設的結論。

Pearson 卡方檢定理論公式如下：

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Eij = RiCj/n 為理論次數 ； Oij = 實際次數 Ri 為各列次數和 ； Cj 為各行次數和

利用交叉分析表格的形式同時展示 2 個或 2 個以上變數的分佈情形，開發商 考量因素彼此之間進行觀察，並透過交叉分析的卡方檢定（Chi-square test）可以 決定兩個變數之間是否有統計上的顯著關聯性存在。

3.1.2 信度效度分析問卷調查

信度分析是衡量沒有誤差的程度，也是測驗結果的一致性、穩定性程度。一 致性是衡量同一態度量表之各項間的內容一致程度，指一項測驗必須有良好的信 度，才能表現一致的行為表現，否則只能說樣本在某一特定時間上的表現行為而 已；效度分析是指衡量的工具是否能真正衡量到本研究想要衡量的問題，總而言 之信度分析其主要目的在於檢驗測量本身是否穩定。

本研究針對問卷題項做信度效度分析，運用Cronbach's α 係數之取捨標準，

認為α 值大於 0.7 者具有高信度，小於 0.35 者為低信度，分析解釋本研究問卷回 收成果是否具備良好的信度效度，藉此使本研究問卷分析結果更具有公信力。

表 3-1、可信度程度與Cronbach's α 係數之對照表 可信度 Cronbach's α 係數 不可信 Cronbach's α 係數<0.3 勉強可信 0.3≦Cronbach's α 係數<0.4

可信 0.4≦Cronbach's α 係數<0.5 很可信（最常見） 0.5≦Cronbach's α 係數<0.7 很可信（次常見） 0.7≦Cronbach's α 係數<0.9

十分可信 0.9≦Cronbach's α 係數 資料來源：陳寬裕、王正華，2011。

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3.1.3 變異數分析及因子分析

為探索本研究問卷題項之五等格尺度所隱藏結構和解釋因子，故需依次進行 變異數分析。變異數代表觀測資料與平均數之間的離散程度，當變異數愈小代表 資料分佈愈集中，變異數愈大代表資料分佈愈分散，且可以確保資料具有不偏性

（每個個體中選的機率都一樣）與獨立性（一個個體中選與否不影響其他個體中 選的機率）。透過 ANOVA 表及 F 檢定，也可進一步說明分析結果。

為探索本研究問卷八個五等格尺度題項之隱藏結構和解釋因子，故進一步依 次進行因子分析。分析結果運用 Bartlett’s 球形考驗顯示適合作因子分析程度及 顯著水準，了解其母體相關矩陣間有無共同因素存在，適不適合進行因素分析（如 表 3-2）。

表 3-2、FA 適合程度與 KMO 值之對照表

FA 適合性 KMO 值

極適合 0.9≦KMO

適合 0.8≦KMO<0.9 尚可 0.7≦KMO<0.8 勉強可 0.6≦KMO<0.7 不適合 0.5≦KMO<0.6 常不適合 KMO <0.5

【註】1. Bartlett 球形考驗，若顯著，表示母體相關矩陣間有共同因素存在，適 合進行因素分析。

2. KMO 值愈大時，表示變數間的共同因素愈多，愈適合進行因素分析。

資料來源：羅惠瓊，2005。

3.1.4 田野調查與訪談

本研究也針對範圍內進行現況調查及深入訪談，其中訪談的對象主要為範圍 內之里長、住戶，藉由田野調查與深入訪談，可以更明確了解到當地的民俗風情、

生 活習慣和社會結構等資訊，亦可補強問卷調查以外的部分，也可避免本研究 過度理論化或過於理想化當地的實質文化氣息。

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