第三章 研究設計
第三節 研究方法
由於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 見分歧時），導致需要以增加調查次數的方式來得到較佳的結果，所需成本也就 越高，亦越耗時，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。因此本研究擬以美國加州大 學柏克萊分校 L. A.Zadah 教授所提出的模糊理論（Fuzzy theory），用介於 0 與 1 之間的數值來表示其隸屬程度，建構每位專家個人的模糊偏好關係，進而求得團 體的偏好關係，並利用團體的偏好關係進行最佳方案的選擇，作為篩選能力指標 評估準則的依據。
本研究之研究方法以模糊德菲法為主。步驟如下：
一、建立影響因素集
根據研究者透過文獻整理與分析所得到之各項因素，找出具有重要性的影響 因素，並依據研究架構建構成一套有系統的影響因素集合。
二、蒐集決策群體意見
以問卷調查並收集專家的意見，透過問卷中語意變數找出專家對各個因素重 要性的評價。不過專家的選擇是模糊德菲法成敗的關鍵，訪談之專家最好具備與 議題相關之專長、豐富工作或研究經驗，遴選專家以產、官、學專家作為深度訪 談之對象，能夠顧及各個層面為佳。
三、建立三角模糊數
計算專家對各個因素重要性的三角模糊函數。本研究在問卷中專家從「非常 適宜」、「適宜」、「尚可」、「不適宜」、「非常不適宜」的語意量表來勾選其影響因 素的適切程度，然而專家對於各個語意變數仍有其不同的認定，因此需要透過三 角模糊函數加以整合(吳政達，1999)。
(1)建立個初選指標之適宜性程度的三角模糊數 A。
(2)建立最大集與最小集的隸屬函數 μmax(X)及 μmin(X)
最大集隸屬函數μmax(X)= x, 0≦x≦1 0, otherwise
最小集隸屬函數μmin(X)= 1-x,0≦x≦1 0, otherwise
μmax(X)及 μmin(X)將三角模糊數 A 的右界和左界產生交集，如下圖。
(4)經由左右界值計算此模糊數 A 的總值，並由此值代表模糊數的明 確值，如下式：
μR(X)=
R
(A
)
1 L
(A
)
2四、訂定門檻值及最後決策
m
A~
為決策群體對 A 影響因素之共識，α 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準則數目。若發現準則數目太少，可將門檻值 降低；反之，若發現準則數目太多，則可以提高門檻值。在模糊理論的篩評估準 則的概念中指出，門檻值的設定會考量研究目的來設定，至於如何決定適當之門 檻值，全依決策者之主觀認定，一般認為準則重要性程度大於 80%者，應該視其 為具有重要性的準則。而研究者參考採用模糊德菲法相關之碩博士論文，多數的 門檻值是介於 60%到 80%之間。有許多和指標相關的研究因為需要使用 AHP 來 進行第二階段研究，為求得較佳的成對比較與較好的一致性，因此在同一層級中 成對比較評估要素，數量以不超過七個為原則(白育綺，2004；詹宗龍，2013; Satty, 1990)，故從幾何平均數最小值 1 到最大值 10 中，將評估準則的篩選值設定為 7.5。侯昭安(2012)的研究決定門檻值的原因是研究顯示若是篩選的門檻值太低則 會讓偵查刑事隊長的篩選成本變高，因此將評估準則的篩選值設定為 0.8；至於 其他使用模糊德菲法之研究主題選擇門檻值多取決於研究者主觀。
綜合許多以模糊德菲法為研究方法的論文，本研究對於門檻值的設定考慮以 下幾種情況：(1)參考其他相關碩博士論文；(2)綜合各題項之三角函數之幾何平 均數總值；(3)斟酌語意變數「適宜」之三角模糊數值；(4)為了適應現實的狀況，
避免將某些層面忽略。最後本研究將把能力指標之篩選門檻值設定為 0.7。