第三章 研究設計與實施
第三節 研究方法
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第三節 研究方法
我國國民小學教師工作滿意度指標旨在評估我國國民小學現場教師對於其工作 滿意的程度。故本研究整理國內外與國民小學教師工作滿意度相關之研究文獻，加 上納入學校外部因素為研究內容的三域模型文獻，初步擬定我國國民小學教師工作 滿意度指標，再透過模糊德菲法(Fuzzy Delphi Method, FDMs)彙整專家對於國民小學 教師工作滿意度指標權重之共識。
壹、 模糊德菲法(Fuzzy Delphi Methods)
模糊德菲法為改良傳統德菲法，結合模糊理論與德菲法所產生的改良式德菲法。
傳統德菲法雖然能聚集專家意見、同時彙整意見交流及匿名性的優點等，但因需反 覆調查，使進程繁複冗長，是為傳統德菲法的一大缺點。模糊德菲法乃是利用每一 位參與者的偏好判斷(preference judgment)，以建構每一位參與者之個人模糊偏好關 係(individual fuzzy preference relation)，透過統計分析後，求得團體的偏好關係，並 以此選擇最佳方案（田宜庭，2013）。
本研究以模糊德菲法整合各國民小學現場教師對國民小學教師工作滿意度指標 之意見，建構我國國民小學教師工作滿意度指標。
一、隸屬函數
隸屬函數是元素對集合的隸屬度(membership grade)的表示方式，隸屬函數的範 圍落在 0 與 1 的區間，即隸屬度越大則越靠近 1，反之則趨近 0（田宜庭，2013）。
其中，梯形隸屬函數的定義如下（引自林青昊，2013，頁 5）：
若 X=[a,b,c,d]是一組梯形模糊數，而這組梯形模糊數所對應的隸屬函數定義如下：
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𝜇𝑋(𝑋) =
{
(𝑥−𝑎)
(𝑏−𝑎)，𝑎 ≤ 𝑥 ≤ 𝑏
1，𝑏 ≤ 𝑥 ≤ 𝑐
(𝑥−𝑑)
(𝑐−𝑑)，𝑐 ≤ 𝑥 ≤ 𝑑
0，𝑜𝑡ℎ𝑒𝑟 }
當 b=c，X 為一三角形模糊數。
二、三角模糊數
將前述梯形模糊數的定義延伸 b=c 為一三角模糊數後，可繪製圖形如下：
圖 3-2 三角模糊數圖形
而此三角模糊數的定義如下（引自吳政達，2008，頁 60）：
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𝜇
𝐴(𝑋) = [
(𝑥−𝑙)
(𝑚−𝑙)
, 𝑙 ≤ 𝑥 ≤ 𝑚
(𝑥−𝑢)
(𝑚−𝑢)
, 𝑚 ≤ 𝑥 ≤ 𝑢 0, otherwise ]
其中，圖中的 L 點為專家共識的最小值，U 點則為最大值，此兩點的隸數度以 0 表示，乃因其為極端值之故。
本研究在設計模糊德菲法專家問卷時，以指標重要程度為評估目標，設計 0 至 1 的程度區間，請專家填寫時評估其重要區間，並勾選可能程度最高的重要度，已 蒐集數據內容。
至於數據的處理，吳政達（2008）認為幾何平均數所計算出的數值相較於其他 方式不受極端值的影響，因此本研究以幾何平均數計算出各指標向度的 M 點。
三、反模糊化(defuzzify)
反模糊化(defuzzify)方法係 Chen 和 Hwang 於 1992 年所提出。反模糊化的轉換 是一種將模糊數轉為實數的方式，藉由反模糊化可將模糊數轉換為一反模糊化值（林 青昊，2013）。
反模糊化的概念為假設三角模糊數 A 的最大集隸屬函數 μmax(X)與最小集隸屬 函數μmin(X)之概念，求出左界值與右界值後，再計算出指標的總隸屬值（吳政達，
2008）：
首先，三角模糊數 A=(L, M, U)代表三個座標，此三個座標可建立兩個模糊函數。
μmax(X)和 μmin(X)分別與三角模糊數 A 的左界及右界產生交集，μmax(X)與 A 的模糊 函數可求出右界值μR(A)，μL(A)則可與 A 的模糊函數求出左界值。
經由左右邊界值可計算三角模糊數 A 的總值，此可代表三角模糊數 A 的明確值，其
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計算方式如下（引自吳政達，2008，頁 62）：
𝜇Ｔ(𝐴) = [𝜇𝑅(𝐴) + 1 − 𝜇𝐿(𝐴)]/2
最後，藉由專家給定一數值γ 做為門檻，將不適合的指標篩選刪除。