研究方法與工具

本研究採用問卷調查法進行，本研究工具內容包括四個部分，第一部分為基本 資料；第二部分為國小籃球隊選手期望價值量表；第三部分為多向度運動家精神取 向量表；第四部分為國小籃球隊選手知覺教練期望價值量表。研究者將四個部分彙 整，修訂為「國小籃球隊選手期望價值信念與運動家精神研究問卷」，其分述如下：

一、基本資料

包括性別（男、女）、教育階段（五年級以下、六年級）、球隊每周練習時間

（不到3小時、3-5小時、6-8小時、9-12小時、超過12小時）等部分。

二、運動期望與價值量表

本研究所使用之研究工具乃廖主民（2007）依據 Eccles 與 Wigfield（1995）

以國小五年級到高中三年級的學生為對象所發展的「數學領域兒童自我和工作知覺 量表」為藍本，經翻譯、回溯翻譯，修訂設計而成之「運動期望與價值量表：兒童 及青少年版」。

量表採用李克特式五點量表（Likert - typescale）填答方式予以計分，本研究將

「運動期望與價值量表」區分為「國小籃球隊選手自我期望價值量表」、「國小籃 球隊選手知覺教練期望價值量表」二種版本，為適合研究對象進行檢驗，在量表內 容中，凡提到「運動」者皆修正為「籃球」一詞。「國小籃球隊選手自我期望價值 量表」，主要在測量選手對於個人參加籃球運動的成功期望及參與該專項運動的價 值信念，量表共計有6題反向題，包括第7、9、15、21、22、24題，需以反向計分後 進行分析；「國小籃球隊選手知覺教練期望價值量表」，主要在測量選手知覺其教 練對於選手的成功期望及對於選手參與籃球運動的價值信念，量表共計有6題反向 題，包括第7、9、15、21、22、24題，需以反向計分後進行分析。

三、多向度運動家精神取向量表

本量表是採用李安忠（2001）根據Vallerand, R. J., Deshaies, P., & Cuerrier, J. P.

（1997）所提出的多向度運動員精神取向量表（Multidimensional Sportsperson-ship Orientation Scale）簡稱（MSOS）所修訂之中文版多向度運動員精神取向量表。量 表以李克特五點量尺記分， 答題方式從「非常不同意」＝1、「大部分不同意」＝2、

「一半同意」＝3、「大部分同意」＝4及「非常同意」＝5，受試者依據題目中的描 述，在量尺上圈選出最適合的答案。圈選的數字愈大，表示愈同意句中的描述；若 圈選的數字愈小，表示愈不同意句中的描述。量表包含五個因素，分別為尊敬比賽 規則與裁判4題、運動參與的完全承諾5題、運動參與的負面手段4題、尊敬與關心對 手4 題、社會禮節3題，共20題。而運動參與的負面手段為反向題，計分時採反向計

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分。

四、問卷信效度分析

本研究在研究者取得原作者同意後（見附錄二、三）進行施測，將回收之有效 問卷，經輸入電腦後，再以SPSS for Windows 17.0版統計軟體進行資料分析，所採 用之統計分析方法依序為項目分析、因素分析和信度分析，茲將其原理及採用標準 分述如下：

（一）項目分析

項目分析主要就量表題項或測驗試題中每一個題目為對象，逐題分析其可用程 度（吳明隆、涂金堂，2005）。本問卷採用項目分析中的同質性考驗與極端組檢核法，

同質性考驗法係指每一項目與總分的相關，當相關情形為零相關或相關係數較低 時，就表示該題項無法區分出研究對象的反應程度，即表示無鑑別作用，可予以刪 除；當相關係數越高時，則表示該題項與量表其他題項所要測量研究對象的行為特 質越一致。另外在一般選題的相關係數要求上，除了要達到統計的顯著水準之外，

其相關係數應高過.30 以上，方可採用（吳明隆、涂金堂，2005）。極端組檢驗法是 在求問卷各題項之決斷值，「決斷值」檢定之原理，即內部一致性的效標分析，乃將 所有受試者在量表之得分總和，依高低分排序，得分高於 27％者歸為高分組，得分 低於 27％者歸為低分組，來進行高低分組在某題得分平均數之差異顯著性檢定，並 將決斷值未達顯著水準的題項予以刪除，通常決斷值＞3.0 即可被接受。

從表3-3-1「自我期望價值量表項目分析摘要表」可得知，自我期望價值量表各 題項所求出的相關係數皆在 .30 以上，且各題之決斷值皆達顯著水準，再加上極端 組比較（決斷值）＞3.0，故所有題項均可保留。

表 3-3-1

自我期望價值量表項目分析表摘要表

題項 極端組比較 同質性檢驗

決斷值（CR 值） 題目與總分相關 備註 A1.你覺得「付出努力去學會更好的籃 4.857^* .359^** 保留 球技術」所要付出的努力是值得嗎？

A2.對你來說，能在籃球技巧方面做出 5.683^* .420^** 保留 高難度的動作

A3.你要多努力練習，才能在籃球比賽 4.054^* .352^** 保留 中獲得好成績？

A4.你有多喜歡籃球？ 5.690^* .421^** 保留 A5.你在籃球訓練或比賽中所學到的籃 7.948^* .470^** 保留 球技術與知識，對於在校外的日常生

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B5.你尊重比賽的規則。 10.163^* .565^** 保留 B6.你會批評教練要求你做的事情。 6.960^* .440^** 保留 B7.在練習或比賽時，你會思考很多方法 11.879^* .626^** 保留 ，來改善你的缺點。

B8.你認真遵守參加運動項目的所有規則。 10.651^* .663^** 保留 B9.當比賽完後，你會為自己不好的表現 6.416^* .451^** 保留 找藉口。

B10.對你來說，參加所有的練習是很重要 7.944^* .543^** 保留 的。

B11.你會尊重裁判，即使他(她)的判決不 10.448^* .566^** 保留 好。

B12.當比賽完後，你的教練指出你的錯誤 5.919^* .354^** 保留 時，你會拒絕承認這些所犯的錯誤。

B13.練習時，你會盡全力參加練習。 8.762^* .632^** 保留 B14.當對手因為不合理的情況而被取消資 5.003^* .342^** 保留 格，如果可以的話你會要求裁判讓對手

恢復比賽資格，繼續比賽。

B15.當你比賽輸了，不管你的對手是誰， 12.319^* .624^** 保留 你都會向他（她）道賀。

B16.當對手受傷時，你會要求裁判停止比 8.303^* .507^** 保留 賽，讓對手得到幫忙。

B17.在比賽完後，你會因為對手優異的表 9.757^* .596^** 保留 現，而向他(她)道賀。

B18.如果你看到對手被不公平的處罰，你 6.813^* .435^** 保留 會視著改正這種狀況。

B19.不管比賽輸或贏，在比賽後你會與你 12.875^* .654^** 保留 的對手握手。

B20.如果對手不小心忘記帶裝備時，你會 5.420^* .386^** 保留 借給他你多餘的裝備。

p^* <.05

（二）因素分析

進行項目分析之後，為了考驗量表之建構效度，隨即進行因素分析。因素分析 的目的即在求出量表的建構效度，找出量表的潛在結構，以減少題項之數目，使之 變為一組較少而彼此之間相關性較大的變項（吳明隆，2008）。本研究因素分析的採

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用原則，乃以主成分分析法來抽取因素，由直交成份中，抽取變異最大的因素；決 定因素數目的方法，將特徵值＞1 的共同因素予以保留。最後根據因素分析輸出之 轉軸後的成分矩陣，從各題目的因素負荷量的分布，找出量表的各因素成分與題目 分配。此外，並從輸出之解說總變異量找出各因素的特徵值、解釋總變異量百分比、

解釋總變異量累積百分比、KMO 值及 Bartlett 球形檢定結果。以下即針對問卷中的 三個分量表「自我期望價值量表」、「多向度運動家精神取向量表」及「知覺教練期 望價值量表」進行因素分析：

1.自我期望價值量表因素分析

自我期望價值量表共經二次因素分析步驟，分別敘述如下：

第一次因素分析結果，共萃取出五項因素，其中因素三的A21題所屬構面（能 力期望）與其他各題所屬構面（需求努力）不同，因此決定予以刪除，以餘24題進 行第二次因素分析，分析結果共萃取出五項因素，各因素之題項皆屬同一特質，故 依據因素內含題項整體特質分別為「能力期望」、「工作價值」、「需求努力」、

「失敗心理代價」及「重要他人期望代價」五個構面。茲將因素分析輸出結果統整 如表3-3-4：

表 3-3-4

自我期望價值量表因素分析摘要表 題項

因素一 因素二 因素三 因素四 因素五

能力期望 工作價值 需求努力 失敗心理代價 重要他人 期望代價 A13 .732 -.078 .069 .178 .060 A18 .710 -.042 -.012 .227 .129 A11 .680 -.065 .129 .206 .036 A10 .669 .009 .180 -.142 .004 A15 .601 .150 .301 .307 .040 A6 .538 -.031 .067 .177 .208 A7 .488 .320 .158 .325 -.055 A1 .089 .784 .055 -.087 .086 A4 .081 .776 -.111 .121 .018 A2 .156 .726 .014 .006 -.101 A12 .170 .660 -.006 .165 .073 A23 .162 .641 .284 .190 .022 A5 .169 .548 .374 .025 .062

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A16 -.084 .255 .759 .115 .079 A17 -.088 .296 .749 .204 -.029 A19 .106 -.021 .614 .224 -.081 A3 -.074 .327 .497 -.004 .146 A20 .038 -.024 -.014 .647 .130 A14 -.110 -.166 -.012 .647 -.036

A8 -.218 -.068 -.005 .614 .085 A25 -.069 .098 .046 .582 .102 A22 -.031 .034 .141 -.052 .730 A24 -.075 .039 .136 .207 .636 A9 .161 .156 -.148 .071 .547 特徵值 4.105 2.557 2.438 1.870 1.678 解釋變異量％ 17.102 10.655 10.157 7.791 6.994 累積的解釋變

異量％

17.102 27.758 37.915 445.705 52.699

自我期望價值量表經因素分析結果，共抽取五個共同因素，量表的抽樣適當性

（KMO）值為.768，屬於適合進行因素分析標準，表示變項有共同因素存在。此外，

在 Bartlett 球形檢定的 x2 值等於 1702.357（p＝.000＜.001）達到顯著水準，拒絕虛 無假設，表示母群體的相關矩陣間存有共同因素，適合進行因素分析，綜合以上 KMO 值及 Bartlett 球形檢定結果，皆顯示自我期望價值量表題項間有共同因素，適合進行 因素分析。因素分析時採用斜交轉軸之最大變異法，五個因素層面的特徵值分別為 4.105、2.557、2.438、1.870、1.678，相對應的解釋變異量為 17.102％、10.655％、

10.157％、7.791％、6.994％，五個因素層面的累積解釋變異量為 52.699％。

2.知覺教練期望價值量表因素分析

自我期望價值量表共經二次因素分析步驟，分別敘述如下：

第一次因素分析結果，共萃取出六項因素，其中因素二的C23題所屬構面（知 覺教練工作價值）與其他各題所屬構面（知覺教練能力期望）不同，因此決定予以 刪除，以餘24題進行第二次因素分析，分析結果共萃取出五項因素，各因素之題項 皆屬同一特質，故依據因素內含題項整體特質分別命名為「知覺教練能力期望」、

「知覺教練工作價值」、「知覺教練需求努力」、「知覺教練失敗心理代價」及「知 覺教練重要他人期望代價」五個構面。茲將因素分析輸出結果統整如表3-3-5：

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表 3-3-5

知覺教練期望價值量表因素分析摘要表

題項

因素一 因素二 因素三 因素四 因素五

知覺教練 知覺教練 知覺教練 知覺教練 知覺教練重要 能力期望 工作價值 需求努力 失敗心理代價 他人期望代價 C11 .821 -.099 .018 .077 .158 C18 .748 .025 -.075 -.037 .043 C13 .732 -.119 -.221 .142 .033 C6 .630 .135 .193 .088 .202 C10 .626 .120 -.069 -.109 -.023 C15 .622 .209 .131 .160 .061

C7 .532 .079 .118 .208 -.328 C21 .531 .071 -.331 .050 .177

C5 .033 .834 .061 .036 .078 C1 .035 .786 .093 .014 .019 C4 .031 .733 .219 .009 .182 C2 .116 .628 .252 .158 .173 C12 .115 .606 .320 .004 .179 C14 -.120 .094 .807 .000 .083 C8 .064 .279 .796 .086 .000 C20 -.031 .182 .785 -.039 .063 C25 .027 .183 .729 .036 .009 C16 .084 .242 .145 .736 -.235 C17 .001 .037 .189 .711 -.081 C19 .064 -.127 -.123 .697 .378

C3 .036 -.193 -.115 .668 .402 C22 .183 .275 .012 -.001 .735 C24 .104 .233 .187 -.030 .683 C9 .418 .209 .009 .094 .462 特徵值 3.237 3.198 3.018 2.781 1.912 解釋變異量％ 13.486 13.325 12.573 11.586 7.966 累積的解釋變

異量％

13.486 26.810 39.383 50.969 58.935

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知覺教練期望價值量表經因素分析結果，共抽取五個共同因素，量表的抽樣適 當性（KMO）值為.774，屬於適合進行因素分析標準，表示變項有共同因素存在。

此外，在 Bartlett 球形檢定的 x2 值等於 2183.697（p＝.000＜.001）達到顯著水準，

拒絕虛無假設，表示母群體的相關矩陣間存有共同因素，適合進行因素分析，綜合