研究方法

並在第五章，針對上一小節的七個研究假設（H12到H18），蒐集公部門員工問卷 資料，來進行 TPB 直接衡量變數中介效果的實證研究，並針對統計分析結果，

加以討論。

第三章 研究設計

本研究為驗證計劃行為理論架構在公部門員工訓練參與上的適用性，並研究 影響員工參與訓練意向和參與行為的決定性因素，讓公部門負責教育訓練的承辦 人員或主管，可以藉由理論上的理解，將攸關訓練參與的重要因素納入考量，達 成鼓勵員工參與訓練活動的目的。若能蔚為風氣，則對組織後續的績效可以有正 面樂觀的期待。本研究根據第二章的文獻探討，推導出研究架構，並設計符合本 研究目的的研究方法。

以下將分四節逐一詳細介紹，包括第一節介紹本研究的兩個不同主題的研究 架構；第二節介紹所使用的研究方法，包括介紹統計工具SEM 及階層迴歸分析；

第三節則詳述問卷設計與預試過程，及大規模問卷調查實施的經過與回收樣本 數；第四節則介紹本研究的施測對象。希望藉由詳細的說明，來釐清本研究整個 研究設計的內容。

第一節 研究架構

依據研究目的和第二章文獻探討結果，本研究將分成兩部份說明研究架構。

一、公部門 TPB 訓練參與模式

公部門 TPB 訓練參與模式研究架構圖，如圖 3-1 所示。針對模式中各變數

個人相對利益

便利狀態 自我效能 同儕規範信念 社會相對利益

參與意向 訓練參與

行為控制 知覺 主觀規範

訓練參 與態度

主管規範信念

實用信念部分 TPB 理論主體部分

間的關係，依據上一章的文獻探討，以圖示進行說明。公部門 TPB 訓練參與模 式，主要分為兩部分，即 TPB 架構本體（含參與行為、參與意向、態度、主觀 規範和行為控制知覺）和實務應用層面的信念部分。

在TPB 理論主體部分，其中的構念間關係，已經有豐富的實證文獻支持，並 廣泛應用在各個社會行為領域中。而實際應用部分的構念，可依應用領域不同而 有所變化。本研究根據文獻探討、與公部門員工及主管進行訪談，並向學者專家 諮商後，決定納入個人相對利益等六個信念，作為實證研究的範圍。實證所得結 論，可作為訓練部門推廣訓練參與時的參考，以增加訓練參與意向和參與行為，

進而帶動組織整體績效的改進。

二、公部門訓練參與 TPB 中介模式

公部門訓練參與TPB 中介模式（如圖 3-2）中相關的變項，可分為三大類，

說明如下：第一類是所謂的起始變數（initial variables），包括過去參與行為和組 織支持知覺，是TPB 標準模式的外在變數；第二類是中介變數（mediators），包 括 TPB 的直接衡量變數：訓練參與態度、主觀規範以及行為控制知覺；第三類 則為結果變數（outcome variables），在本研究中僅有參與意向一項。起始變數對 結果變數的影響，會透過中介變數產生作用。本研究將於下一節介紹適用驗證中 介效果的階層迴歸方法，並在第五章針對此一架構，進行實證研究。

訓練參與態度

主觀規範

行為控制知覺

參與意向 過去參與行為

組織支持知覺

圖3-2 公部門訓練參與 TPB 中介模式研究架構圖

起始變數 中介變數 結果變數

第二節 研究方法

本研究採用定量研究方式，以問卷調查法分析公部門員工的訓練參與現況，

以進一步確認整體架構的適用性，和參與訓練的決定性因素；第二部分則進行公 部門訓練參與 TPB 中介模式的驗證工作。本研究所採用的統計分析方法，有次 數分配、卡方檢定、信度分析、結構方程模式和階層迴歸分析等。鑑於上述統計 工具，大部分已經相當成熟與完備，茲不贅述，以下僅就結構方程模式和階層迴 歸分析加以說明。

一、結構方程模式

結構方程模式（SEM, Structural Equation Modeling）是由共變數結構分析

（covariance structure analysis）加以擴充發展而得的高等統計學。SEM 可以將因 素分析所處理的潛在變項研究模式，和路徑分析所處理的迴歸-因果關係模式，

做有效的整合。SEM 除可進行測量模式（measurement model）的驗證，得出觀 察變項與潛在變項的關係外，也可以透過結構模式（structure model），來檢驗潛 在變項的因果關係，用途極為廣泛。一般而言，結構方程模式具有下列幾個特性

（邱皓政，2005）：結構方程模式具有理論先驗性、可同時處理測量與分析問題、

結構方程模式以共變數的運用為核心、適用於大樣本、融合多項統計技術以及注 重多重統計指標的判讀等。

歸納結構方程模式主要的功能，包括有：第一、可同時（simultaneously）處 理一系列依變數（dependent variables）的關係。這解決了變數在模型中同時是依 變數和獨立變數的問題，比較其他多變量分析方法（multivariate analysis）只能 一次處理一組依變數和一組獨立變數的關係，對研究者助益極大；第二、可支援 探索性分析（exploratory factor analysis）和驗證性分析（confirmatory factor analysis）；第三、其他分析工具進行路徑分析時，常需滿足一些特定的前提假設，

而在結構方程模式都能獲得克服。因此本研究選擇SEM 作為模式驗證的主要分 析工具之一。

由於本研究採用 TPB 模式作為分析公部門訓練參與行為的研究架構，所以 具有理論的基礎，符合SEM 所要求的理論先驗性。本研究使用套裝軟體 LISREL8 的SIMPLIS 語法（Joreskog & Sorbom, 1993）來撰寫相關的程式；參數估計則選 用最大概似法（maximum likelihood estimation）。希望藉由運用共變數結構分析，

能夠清楚的解讀變數間的關係（interpretation of relationships），顯現出一個變數 對另一個變數的影響效果型態（pattern of effects）。

本研究在進行SEM 分析時，採用 Anderson & Gerbing（1988）所建議的兩 階段程序方法，分別驗證測量模式（measurement model）和結構模式（structure model）的契合度。在第一階段，因為本研究假設模式的組成構念係根據 TPB 而 來，測量問卷的發展具理論基礎，所以直接採用驗證性分析（confirmatory factor analysis, CFA）來確認公部門 TPB 訓練參與模式中所有變數的因素結構。在第二 階段進行結構模式驗證時，加入另兩個競爭模式（competing models）做模式比 較，就各式契合度指標，以及潛在變項間的因果係數的顯著性，做一通盤考量，

選出最佳模式，進行結果判讀與討論。

二、階層迴歸分析

本研究第二個主要研究議題，在驗證是否過去行為（past behavior）和組織 支持知覺（perceived organizational support），是否透過 TPB 直接衡量（direct measures）的變數（包括態度、主觀規範和行為控制知覺）對訓練參與意向

（intention to participate）產生影響；換言之，檢驗 TPB 直接衡量變數的中介效 果（mediation effect）。

在檢驗中介效果時，文獻上普遍使用的統計方法有二，分別是上述的 SEM 和階層迴歸分析（hierarchical regression analysis）。其中，使用階層迴歸分析的文 獻相當多，舉例而言，例如Smith et al.（2008）用階層多元迴歸驗證增加相似規 範（descriptive norms）、過去行為和自我認同（self-identity）等三個變項，在計 劃行為理論模式中，是否會透過行為意向，對實際消費行為產生影響；Caperchione

& Mummery（2007）用此方法來驗證團體凝聚力（group cohesion）是否透過計 劃行為理論直接衡量變數，對老人參與運動產生影響；Harris, Harris, & Harvey

（2007）用此方法驗證組織支持知覺對工作結果變數（job outcome，包括薪資滿 意度、工作滿意度、離職意向、角色衝突和工作壓力）的影響，是否透過組織政 治概念（perception of organizational politics）的中介效果，產生作用；Armitage, Norman, & Conner（2002）也採用階層迴歸分析來研究年紀和性別是否透過 TPB 直接衡量變數的中介作用，對多維健康控制所在（multidimentional health locus of control）產生影響。因此，本研究也採用階層迴歸分析，作為驗證公部門訓練參

與TPB 中介模式的研究方法。

在進行多元迴歸分析時，若研究者對自變數沒有特別的期待，通常的做法是 把所有自變數同步（simultaneous）投入，對單一依變數進行迴歸，來檢驗可解 釋的變異量、係數的顯著性和整體契合度。但是當不同區組（block）的自變數，

在理論上對依變數的影響，有不同程度的重要性時，投入迴歸方程式的順序也是 一個考慮的重點。此時正確的做法是，先將理論上核心的自變數，對依變數進行 迴歸；接著再把外加的（additional）自變數投入方程式中，觀察新加入者對依變 數總體變異量的解釋力，可以增加多少比例，以及F 檢定值的變化是否達到顯著 水準，藉此來判斷新加入者的貢獻大不大，能不能忽略或排除。

在階層迴歸分析中，越後投入的自變數，表示越容易被其他自變數所影響或 排擠；所以不同區塊的自變數，隨著投入方程式的順序不同，對依變數的解釋就 會不同，不可由研究者主觀認定或依照經驗法則，最好有相關理論的支持，如此 才能做出最好的解釋。

在驗證中介模式步驟方面，本研究以下將參考Baron & Kenny（1986）的主 張，針對如何驗證模式中的變數是否具有中介效果的程序，加以圖示說明，並且 佐以文字，分成四個步驟進行解說。

為說明方便中介效果，相關變數間的關係可如圖3-3 所示。X 代表獨立變數

（以下稱為起始變數，initial variable），Y 代表依變數（以下稱為結果變數，outcome variable），M 代表中介變數（mediator），a 和 b 為迴歸係數，c 則稱為 X 對 Y 的 直接效果（direct effect）。

根據Baron & Kenny（1986）的建議，在有文獻支持的因果路徑中，要檢驗 中介效果，可以用多元迴歸（multiple regression），或者普通最小平方法(Ordinary Least Squares)，而所需進行的步驟有四：

Y M

X

a b

c

圖3-3 直接與間接效果圖

步驟一：驗證起始變數X 與中介變數 M 的關聯，即 M=f(X)。以起始變數 X 對中介變數M 進行迴歸，可以估計及檢驗 a。此一步驟基本上把中 介變數M 視同依變數。

步驟二：驗證起始變數X 與結果變數 Y 的關聯，即 Y=f(X)。以起始變數 X 對Y 進行迴歸，可以估計及檢驗 c。此一步驟可以找出 X 對 Y 的影 響效果，但此一效果可能會被中介效果消弱。

步驟三：驗證中介變數M 與結果變數 Y 的關聯，即 Y=f(X, M)。把起始變數

步驟三：驗證中介變數M 與結果變數 Y 的關聯，即 Y=f(X, M)。把起始變數