研究方法

本研究以模糊德菲法篩選出具代表性的評估指標，並應用模糊層級分析 法決定評估構面的權重，最後建構研發作業績效評估模式。在各研究進程中，

分別應用不同的研究方法，茲說明如下：

3.2.1 文獻分析法

本研究參考國內外相關文獻之研究成果，以眾學者所提出之研發作業績 效評估項目為基礎，並刪除重複與相似的衡量項目，確定初步評估指標集合，

以作為後續研究之基礎。

3.2.2 模糊德菲法(Fuzzy Delphi Method)

本研究採用模糊德菲法進行評估指標的篩選。傳統的德菲法主要目的是

為了取得專家的共識，但執行的過程中有一些問題會發生，如專家的挑選有 所偏差、因採用匿名的方式使專家的回答草率且退出率高、為取得共識而忽 略不一致的意見、問卷問題模糊不清或過於簡化、缺乏理論基礎等。

Ishikawa and Amagasa【57】認為

一、藉由專家學者第一次精確的回應，其值可以利用與一回答來取得以進行 分析。

二、多次重複的問卷會使得專家回應率降低，導致後續的分析產生負面的影 響。

三、一般來說重複的問卷調查會多花費時間及成本。

因此，模糊德菲法是加入模糊理論概念，利用語意變數表達每位專家的 意見，以獲取更佳的整合結果。

其中所謂的「專家」，須為從事製造業與管理相關領域中，具豐富教學經 驗或管理實務經驗之專家人士，且其學歷或專業須符合下列基本條件之一：

一、 國內、外專科畢業，曾從事學術研究工作或專業工作九年以上者。

二、 國內、外大學畢業，曾從事學術研究工作或專業工作六年以上者。

三、 國內、外大學或研究院（所）擁有碩士學位，並曾從事學術研究工作或 專業工作三年以上者。

四、 國內、外大學或研究院（所）擁有博士學位者。

五、 曾任國內、外大專講師以上或研究機構相當職務三年以上者。

六、 專業年資五年以上之經理人或技術人才。

模糊德菲法的進行步驟如下【57】：

一、蒐集決策群體意見

利用問卷的方式，蒐集決策群體的意見，以取得每位專家對各個初

始指標之評價值。每位專家利用語意變數，表達專家對於每個初始指標 重要性的評估值，其中第l 位專家對第 k 個初始指標的重要性評估值為

(

, ,

)

lk lk lk lk

W = a b c ，其中 blk為第 l 位專家對第 k 個初始指標認為最有可能 的重要程度，a_lk為第 l 位專家認為第 k 個初始指標可接受之最小重要程 度，clk為第 l 位專家認為第 k 個初始指標可接受之最大重要程度。

二、建立三角模糊數

由問卷所蒐集的專家對該初始指標評估值。利用模糊德菲法整合 m 位專家的模糊權重評估值，以計算每項初始指標重要性的三角模糊數。

假設第 l 位專家對第 k 個初始指標的重要性評估值為

(

^{, ,}

)

lk lk lk lk

W = a b c ，則第 k 個初始指標的模糊權重

W 。計算如下：

_k

(

^{, ,}

)

^{, 1, 2,...,}

k k k k

W = a b c k= n (14)

其中，

{ } { }

1

min , , 1 ^m max

k lk k lk k lk

l l

l

a a b b c c

m

=

= =

∑

=

三、篩選評估指標

利用簡易重心法，將各個初始指標的模糊權重W_k 轉成單一值

S 。

_k 計算如下：

3

k k k

k

a b c

S = + + (15)

設定門檻值 t，從眾多的初始評估指標中，篩選出較適當的評估指 標。篩選原則如下：

(一) 若S_k ≥t，則接受第 k 個初始指標為評估指標。

(二) 若S_k <t，則刪除第 k 個初始指標。

3.2.3 模糊層級分析法（Fuzzy AHP）

影響研發作業績效的層面廣、因素多，本研究先運用層級分析法（AHP）

匯集專家學者及實際參與決策人員的意見，將複雜的績效影響因素，簡化為

有系統的因素層級，再藉由模糊理論來處理並減少專家學者在評選時對於方 案重要程度及優先順序之不確定性及人為主觀判斷的模糊性，使決策結果更 符合實際狀況。為兼顧計算之簡易與評選機制的實用性，本研究以Buckly【38】

的模糊層級分析為基礎，並參考馮志剛【23】的模糊層級分析改善模式，結 合三角模糊數與重心法的FAHP法，作為評選研發作業績效評估模式中各構面 及指標權重的方法。過程包含以下步驟：

一、建立層級架構

層級架構乃是FAHP 的骨架中樞，本研究藉由相關文獻及法規之整 理，並透過專家問卷來建立績效評估FAHP 模式的層級架構。本研究將 整體的分析架構，依其相互高低層影響關係，劃分為三個層次，第一層 為最終目標：研發作業績效評估；第二層為衡量構面；第三層為衡量指 標。

二、設計問卷，建立成對比較矩陣

依據所建立的分析層級架構，將各層級中評選項目，設計為分層、

依序兩兩成對比較其重要性之問卷內容。本研究採用「等強」到「絕強」

等九個尺度來描述兩兩因素間的相對重要性。經問卷調查結果，得到受 訪者K 在第一層中某個主準則下，對第二層級中 i、j 兩個次準則相對重 要程度的看法Bijk，建立成對比較矩陣。

三、建立三角模糊數

利用三角模糊數整合各受訪者的意見，並表示受訪者對兩兩因素相 對重要性程度看法的模糊性，不但可避免採用幾何平均法整合受訪者意 見所造成削弱部分受訪者獨特意見的缺失，且可解決人類思維的主觀、

模糊及不確定性的特性。透過下列的演算法可求出三角模糊數：

(

^{, ,}

)

ij ij ij ij L R

α

 =

α β δ

₋

(16)

其中

α ^

^ij_{為三角模糊數，}

1/ 1/ 1/

1 1 1

, ,

n n n

n n n

ij ijk ij ijk ij ijk

k k k

α α β β δ δ

= = =

⎡ ⎤ ⎡ ⎤ ⎡ ⎤

=⎢⎣

∏

⎥⎦ =⎢⎣

∏

⎥⎦ =⎢⎣

∏

⎥⎦ ，L-R 為三角模糊數的 模糊區間（從左到右）。

四、建立模糊正倒矩陣

建立三角函模糊數

α

 ，並以三角模糊數_ij

α

 來表達受訪者意見的模糊_ij 性後，即可建立模糊正倒矩陣 A。

A

= ⎣ ⎦⎡ ⎤

α

 (17) ij

其中

^α

^{ij =}

( ^{α β δ}

^{ij, ij, ij}

)

_{L R−}

五、計算模糊正倒矩陣的模糊權重

本研究採用Buckley【38】的近似法來進行模糊權重的計算，近似法 不僅考慮AHP方法中一致性的問題，且可達到正規化（Normalization）

的概念。透過下列的演算式可求出模糊權重。

[ ]

( )

1/

1

1 1

n,

i i in

i i n

Z i

W Z Z Z

α α

−

= ⊗ ⊗ ∀

= ⊗ ⊗ ⊗

 " 

"

(18)

其中，Zi ：三角模糊數之幾何平均值

i

W ：模糊正倒矩陣中每一列之模糊權重值 六、解模糊化（Defuzzification）

由於所得評估項目的權重為模糊值，所以必須透過解模糊化的方法 轉換成一非模糊值（Nonfuzzy Value），本研究採用Teng and Tzeng【81】

所提出之重心法進行解模糊，重心法的優點在於具實務性及客觀性且無 須加入決策人員的偏好。當模糊集合為三角模糊數時，其解模糊化的計 算過程可簡化成下列的演算式：

設

^A

^{ij =}

( ^{L M}

^{ij, ij,}

^R

^ij

)

為一三角模糊數，其解模糊權重值 DF_ij為

( ) ( )

3 3

ij ij ij ij ij ij ij

ij ij

R L M L L M R

DF

− + −

L

+ +

= + = (19)

七、正規化

為比較不同主要構面與及各項評估指標的重要性，將解模糊權重值 進行正規化，正規化過程如下：

ij ij i

DF NW DF

=

∑

(20)

八、層級串聯

解模糊化後，可求得第一層最終目標下第二層第 i 個主準則的權重

NW

i、以及第二層第 i 個主準則下第三層第 p 個次準則的權重 NWip。欲 得知在第一層最終目標下第三層第 p 個評估項目的權重 NW_p，則必須進 行層級串聯，串聯方法如下所示：

p i ip

NW

=

NW

×

NW

(21)

3.2.4 個案研究法

個案研究法是ㄧ個實證研究，在實際生活環境中研究當前的現況，使用 多種資料來源【85】。個案研究不僅是探索性研究，也可以是解釋性或描述性 的研究。個案研究是一種非常完整的研究方法，也就是說，個案研究並不只 是ㄧ種收集資料的做法及設計特徵，而是一種周延完整的研究策略。Yin認為 個案並不是「抽樣單位」，而是選擇每個個案研究就像實驗研究選取的的實驗 主題ㄧ樣。所以，多重個案應該被視為多重實驗(或是多重調查)ㄧ樣。在這 些情境中，所用的推論方法是分析是概論，如果兩個或是更多個案顯示支持 相同裡論的話，就可宣稱有再現性的現象產生。

個案研究可以採單一或多重個案，兩者各有優缺點，由多重個案得到的 證據，通常都被認為是較強而有利的，整個研究也常被視為較為穩健【56】。

但缺點是無法滿足採用單一個案設計的原因，如例外或少見的個案等。此外，

執行多重個案研究可能會需要大量的資源和時間【85】。

而個案研究的證據可能有六大來源：文件、檔案紀錄、直接觀察、參與 觀察、訪談及實體人造物。除注意各種證據不同的來源外，對於進行個案研 究時的任何資料收集活動，有一些很重要的基本原則，而這些原則與六大來 源資料有關係，如果能適當加以應用，將有助於處理建立個案研究構面效度 與信度問題【85】。三項原則如下:

一、多重證據來源：由兩個或是更多個來源而來的證據，會收斂在同一組事 實或研究發現上。

二、個案研究資料庫：和最後的個案研究報告分開，是正式的研究收集到的 證據集合。

三、一連串的證據鏈：所提問的問題、所收集的資料、所導出的結論詳細清 楚的連結。

訪談內容是個案研究中最重要且最關鍵的資料來源之ㄧ【85】。可採取的 形式可分如下:

一、開放式訪談：此種形式的訪談是最常見的，可以問關鍵回答者有關的事

實，或問回答者對於事件的看法，在ㄧ些情境中設置可以要求回答者提 出對某件事件的深入看法，其中回答者若愈能以後面的這些方式提供幫 助，其角色就越類似「訊息提供者」而非單純的回答者。因為她們不只 能提供個案調查者對於事情的深刻暸解，而且還可以建議ㄧ些確實的證 據來源，並且開始幫忙調查者接觸這些證據來源。

二、焦點式訪談：一種在一段短時間中訪談ㄧ位回答者的方法，在這種情況 下，訪談可能仍舊維持開放式並以談話的方式進行。這種訪談主要的目 的，可能只是要確認一些已經建立好的事實，在這樣的情境中，必須小 心地陳述要詢問的具體問題，看起來必須好像真的對這各主題缺乏經 驗，因而能使回答者提出關於這個主題的新看法，另ㄧ方面，如果問到 了引導性的問題，可能就無法達到訪談確認性的目的。

三、延伸自正式的問卷調查:限定更為結構化的問題，這種問卷可以設計為個 案研究的一部分。

綜合上述分析，本研究之資料來源主要為相關文獻、企業網站資料、公 司內部資料及訪談資料等。而訪談將採用延伸式的問卷調查，以驗證本研究 所欲建立之研發績效指標之可行性與通用性。

3.3 問卷設計

在文檔中 中 華 大 學 碩 士 論 文 (頁 62-69)