第三章 研究方法與設計
第一節 研究方法
首先確立研究之問題、動機、目的、範圍後，透過蒐集相關文獻參考資料，
分別歸納及整理出安親班的文獻、經營策略決策模式、分析層級程序法相關文獻，
作為評估因素架構建立之依據，再根據分析層級程序法確立評估因素及研究架構。
並藉由分析層級程序法瞭解各準則彼此之間的相對重要性及量化準則權重，歸納 出實證結果並綜合分析，對問題提出見解與建議方向。本研究步驟圖，如 3-1 所 示：
25
圖3-1 研究步驟圖 第一章
第二章
第三章
第四章
第五章
設計問卷 設計
發放前測問卷
問卷權重分析
分析結果比較 發放正式問卷與回收
結論與建議
問卷修訂 一致性檢定
未通過
通過
安親班相關研究 關鍵因素
研究架構之建立 研究動機、目的、研究範圍
文獻回顧及理論基礎
層級分析法
26
利用專家學者專業意見，進行問卷調查及彙整，經過專家學者的評分獲得一致 性的結果，可以收斂一個原先複雜難以抉擇的議題，同時產出的結果又具有專家 效度，可避免不同成員對於同議題產生不同意見的困擾，藉此獲得一致性的結果
（蔡明春、李慶宏，2011；蔡翼擎等人，2018；錢銘貴，2018）。
（二）專家訪談的執行步驟（蔡明春、李慶宏，2011；蔡翼擎等人，2018；錢銘 貴，2018）：
1. 先進行資料文獻的閱讀，找出核心的範疇。
2. 針對與該議題有相關背景的專家學者進行蒐集及拜訪。
3. 擬定專家問卷，並採用匿名方式，委託專家學者進行撰寫。
4. 根據第一次的專家學者問卷回收後，進行首次的結果分析。
5. 將第一次的結果進行分析，再次擬定專家學者問卷，填寫後，逐一檢視 一致性，若未達一致性，則再次進行問卷調查，直到趨於一致性。
6. 反覆測試，直到結果產出。
一、分析層級程序法定義
分析層級程序法（Analytic Hierarchy Process, AHP）主要是由 Saaty 所提出，
其主要意涵研究議題處於不確定的因素下，以及考量多個評估準則時，所需要給 予的決策，當屬性為多種、多重時，能在一個完整的分析架構上，抽絲剝繭，逐 一將問題系統化，每一個屬性給予一定的評分，計算後成為相對重要性，最後，
經由統計方式將數值因為得分權重的不同，而產生不同的 優先順序（Saaty, 1980）。藉由系統化解決複雜的問題，當多個複雜的因素無法辦別時，利用 AHP 分析法，可以提供解決的方式。
當進行決策因素時，分析層級程序法探究各項影響產製過程之因素的重要 性，換言之，擁有關鍵決策因素，不一定能更建立競爭力，而僅是比同業可能會 有領先的地位，全面進行的考量，才能真正找出企業自己的競爭力（Mathiyazhagan,
27
Diabat, Al-Refaie, & Xu, 2015； Mangla, Govindan, & Luthra, 2017）。管理者必須專 注於特定的事物或關鍵工作上，才能夠決定關鍵成功因素（Corrente, et al., 2016；
Aburas, et al., 2017；Ahmadi, et al., 2017）。管理者必須對關鍵成功因素有所了解，
才能將其決策的因素納入考量，並作為策略擬定的基礎。換言之，關鍵決策因素，
與完善的決策分析，主要是做好事前的準備及嚴密的分析，才能創造出企業競爭 性技能或資產（錢銘貴，2018；吳嘉蕙，2019）。
關鍵成功因素會因為不同產業、不能的時空背景而產生差異性，不論是在企 業組織的生命週期或是商品的評估，都有其未來的發展趨勢。關鍵成功因素依序 的步驟：1.利用文獻分析法，找出產業中有其相關的因子；2.每個因子，由專家學 者根據專業性的評分，給予不同分數；3.利用分析軟體找出每個因素加權分數；
4.重複核對每個因素的結果。
因此，AHP 主要目的，便是將複雜且發散的情況，逐一切成多個份子，再從 這些分子的重要性給予數值，最後再藉由統計分析軟體判定優先順序，最終影響 結果 （Saaty, 1980; Goyal, Rahman, & Kazmi, 2015; Taheri et al., 2015）。
綜上所述，AHP 主要訴求將複雜問題系統化，分解成不同階級層面，並透過 量化的方法，尋找出研究的脈絡加以綜合評量，提供決策者選擇適當的方案，而 這些特性是用來驗證是否為關鍵決策因素，對於臺南地區的安親班經營策略成功 關鍵因素而言，階層結構有助於對安親班經營策略的了解，當面臨選擇適當方案 及評估準則時，評估各代替方案，以決定各方案的優勢順位與資源分配比例，從 而找出最適當的方案，非單純靠著經驗法則。
28
二、AHP 分析層級程序法
AHP 最大的特色，便是將問題簡單化，當決策者遭遇到複雜的決策情境時，
先切割成幾個部份，再將這些部分畫成樹枝狀的層次結構，再者，利用兩兩比較，給 予不同的權重評分，進行因子的優先權。對於產出的結果，可產出替代方案（alternative）， 而此替代方案有助於獲得事物的了解（戴貝珊，2010；黃曉晴等人，2016；錢銘 貴，2018）。AHP 又會因為主觀和客觀的評估方式，獲得評估的一致性，以及找 出整體的替代方案，降低決策不當，AHP 將整個問題細分為多個較不重要的評估，
但還維持整體的決策。
（一）、分析層級程序法之建立原則
鄧振源、曾國雄（1989a）對 AHP 提出過程與各步驟之操作內容如下述：
1. 確認問題：
整個層級結構的目標為研究的重點，應有清楚詳細的瞭解，釐清各因素間的 相互關係與獨立關係，可透過文獻回顧、資料分析與集思廣益的討論，列出與問 題有關的因素。
2. 建立層級架構：
AHP 法針對研究的問題建構層級結構，自研究的目標層開始延伸至下層的每 個決策因素，將可能和目標有關的事物納入整體結構，確保影響因素的完整性。
Saaty（1990）教授建議每一層的因素不宜超過七個，可用 n/7 來估計有效的 層級數，並提出層級結構建立原則：
(一) 單一系統主要切割成多個成分，但彼此之間又存在著相連性，如同網路的 層級結構。
(二) 層級結構當中每ㄧ層級的要素均假設具有獨立性，即彼此之間無直接的關 連性。
(三) 每ㄧ層級當中的要素，可用上一層級當中的某些或所有要素作為評估基準
29
來進行評估。
(四) 在評估的過程當中，絕對數尺度可以轉換成比例尺度。
(五) 在成對比較各層級要素之後，可使用正倒值矩陣的方式處理。
(六) 遞移性的關係不僅可從優劣關係得到滿足，也可以從彼此之間的關係獲 得滿足。
(七) 可容許不具遞移性的狀況，因為要發生完全具遞移性的狀況較少，但如有 該情形發生，需要測試其一致性。
(八) 可經由加權法則求得要素的優勢程度。
(九) 層級結構中出現的任何要素，不論其優勢程度大小，均被認為與整體的評 估結構有關，並不需回頭檢視層級結構的獨立性。
因此，AHP 方法便是能夠將評估方案的依據準則，兩兩進行比較，對於權 重給予不同數值等級，以進行運算，最後獲得決策參考（Goyal, et al., 2015；
Corrente, & Ishizaka, 2016），其關係如圖 3-2 所示：
圖3-2 AHP 層級結構示意圖 資料來源：鄧振源、曾國雄（1989a）
O
S2 S3
S1
X1 X2 X3 Y1 Y2 Y3 Z1 Z2 Z3
目標
評估準則
評估次準則
30
(一)、 分析層級程序法評估尺度與方法
根據 Saaty（1980）論述，AHP 主要的評分標準，可用五個基礎進行評分，
而其分數辦別，從高到低，分別以 9（絕對重要）、7（極重要）、5（頗重要）、3
（稍重要）、1（重要）的衡量標準，而在 8、6、4、2 等，介於其中間（鄧振源、
曾國雄，1989a；1989b；Saaty, 1980）。可從表 3-4AHP 評估尺度意義及說明中得 知，每個評估尺度、定義及說明。
表3-1 AHP 評估尺度意義及說明
評估尺度 定義 說明
1
同等重要
（Equal Importance）
比較方案的貢獻程度，1 分代表著彼此 之間存在同等重要性（Equally）
3
稍重要
（Weak Importance）
利用經驗去判別，兩兩相比，稍微重要 時，則偏向得分稍高。
5
頗重要
（Essential Importance）
當產生比較重要程度時，評分時會偏向 頗重要的分數，呈現頗強（Strongly）
7
極重要
（ Very Strong Importance）
相比較後發生極強或是極重要時，將會 顯示非常強烈，而導致結果呈某一方案 高於相比的另一個方案。
9
絕對重要
（Absolute Importance）
分數最高，遠高於另一個方案，得分最 高的因素，呈現絕對重要的結果。
2,4,6,8
相鄰尺度之中間值
（Intermediate values）
需要折衷值
資料來源：褚志鵬（2009）
31
(三)、 特徵向量（Eigenvector）與特徵值（Eigenvalue）
利用矩陣相互比較方式，以獲得各權重值，得出最大特徵值（λ max）所對應 的特徵向量，由於 A 為正倒值矩陣，所以 AW=nW，A=[𝑎𝑖𝑗]n×n，W=（w1,…,wn） T，按矩陣理論而言，w 為一致性矩陣 A 的特徵向量，在分析層級程序法中又稱
為優勢向量（Priority Vector），代表各因素間的相對權重數，其特徵值則為 n。
成對比較矩陣為一致性矩陣且 aij=1 時，只會有一個特徵值 n，且 n 為最大特 徵值，其餘特徵值均為零。
(四)、 一致性檢定
為驗證該分析結果是否合乎邏輯，須將特徵向量進行一次性檢定，Saaty 教授
32
建議使用的運算式，包含兩個步驟，公式如下：
表3-2 一致性檢定公式
指標 公式 評估準則
一致性指標
（Consistency Index, C.I.）
𝐶. 𝐼.
=（ 𝜆𝑚𝑎𝑥 − 𝑛）
𝑛 − 1
C.I. ＞0.1，代表決策者前後判斷不一致。
C.I. ＝0，代表決策者前後判斷完全具一 致性。
C.I. ≦0.1，代表偏差於容許的範圍內。
一致性比率
（Consistency Ratio, C.R. ）
𝐶. 𝑅. = 𝐶. 𝐼.
𝑅. 𝐼. C.R. ≦0.1，代表矩陣達到可接受水準
資料來源：Saaty（1980）
當 C.R.值小於 0.1 時，表示矩陣達到邏輯一致性，反之，則表示不具一致性。
其中隨機性指標 R.I.值（如表 3-3），係由評估尺度 1 至 9 所產生的正倒值矩陣之 一致性指標值。
表3-3 隨機指標係數
N 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 R.I. 0 0 0.58 0.9 1.12 1.24 1.32 1.41 1.45 1.49 資料來源：Saaty（1990）；鄧振源、曾國雄（1989b）
三、分析層級程序法相關研究
陳恒毅、王永在（2018）以游泳池形象加入會員之決策模式進行分析，採用 專家意見及分析層級程序法，彙整出民眾選擇游泳池加入會員考量關鍵因素，該 研究發現，探討功能取向、服務取向、商譽取向對民眾選擇游泳池加入會員關鍵
33
因素中，以服務取向為最具關鍵之影響構面，功能取向次之。用以評估關鍵因素 的準則，前五大主要關鍵的評估準則為商店氣氛、服務專業、多元設施、交通便 利及定價策略。
蔡翼擎、陳其佑、蔡璇、李欣妮、卓穎玟、陳陣、曾品瑜（2018）指出臺灣
蔡翼擎、陳其佑、蔡璇、李欣妮、卓穎玟、陳陣、曾品瑜（2018）指出臺灣