研究方法與設計

網路問卷的形式進行。游森期與余民寧（2006）的研究提到，網路問卷和紙本問 卷的比較，在信效度與因素分析都有相近的結果，是傳統紙本問卷的一個替代方 案。林承賢（2004）也提到網路問卷有著節省成本、便利，和匿名性的優點存在，

所以成為近年來新興的問卷施測方式。同時，也可以使研究抽樣減少因地理因素 所產生的限制，也能減少紙本問卷發送過程當中所產生的人為抽樣誤差。雖然林 承賢亦指出，網路問卷的缺點為適用的對象比較傾向於常上網的人口群，例如網 路上的討論區，像是 BBS 站（最著名的是臺灣大學的批踢踢實業坊，簡稱 PTT）

貼文徵求受訪者，或透過 email 之類的形式發送，對不擅於使用電腦的人來說會 產生問題，而影響到抽樣。另外，個人填答的意願也會影響到網路問卷的品質。

實際面向上來說也是如此，網路問卷可以省去紙本印刷、散發、回收等等相 關的時間和費用。也可以提供相當的匿名性，畢竟，我們通常不會知道電腦的彼 端是什麼人。使用網路問卷可能是免費的，容易建立的。一些業者，例如谷歌

（Google），即提供了免費且容易使用的問卷服務。在目前的時代，也不像十多 年前林承賢的研究那樣，一定要有電腦（桌上型或筆記型電腦）才能使用網路問 卷。行動裝置，如平板電腦或智慧型手機也能提供相當迅速的上網瀏覽功能，也 容易使用社群網站，某方面來說不擅於使用電腦或網路的人數已大幅下降。有鑑 於此，本研究在樣本選擇的部分，由於工具將採用網路問卷的形式，因此也就難 以再特別指定研究樣本的抽樣區域，如此一來，決定要如何收集資料，如何使樣 本達到能夠代表母體的程度，以及所需的樣本數量，就是非常重要的課題。

在資料收集的方法上，因為是要透過網路問卷的形式收集資料，所以目標樣

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本群訂為臺灣的社會大眾。不過，按照前述提到的，網路問卷仍然需要其傳播管 道才能為人所使用。因此，很顯然地無法適用於隨機抽樣（random sampling）。

現階段，如果要以網路問卷作為工具，在研究樣本的取得上，適用於本研究的抽 樣方式有便利抽樣（convenience sampling）或是滾雪球抽樣（snowball sampling）。

但此種抽樣的方式，卻有著相當大的問題存在，那就是如何說明收集到的樣本，

具有母體的代表性。回顧過去關於社會工作意象或公眾認知的研究，除了 LeCroy

& Stinsson（2004）因為是透過人口資料庫抽樣而比較具有母體代表性，以及劉 庭歡（2013）直接以母體為測量樣本進行施測之外。Dennison 等人（2007）、Cramer

（2015），以及 Kagan（2016），進行抽樣都採用便利抽樣，除去以學生作為樣本 的 Dennison 等人不談，Cramer 和 Kagan 都是直接以社會大眾為對象。Cramer 和 Kagan 的作法是，在抽樣時，盡量把樣本控制得與當地人口分布狀況，例如 性別比例的部分，樣本和母群體達到接近的結果，讓收集到的樣本越接近母群體 的情形越好。另外，都有限定受訪者的年齡，Cramer 的樣本皆為成年人（美國 俄亥俄州 18 歲為成人年齡），Kagan 的受訪者年齡都在 21 歲以上。

從上述文獻可以得知，這些研究都是以成年人作為資料收集的對象，並且盡 可能透過控制樣本性別比例的方式，盡可能讓樣本與母群體同質性越相近。然而，

與之前研究不同的是，本研究採用的工具是網路問卷，須另外考量到資料收集方 法，以及如何確保樣本的有效性。

二、資料收集方法

本研究採取網路問卷調查法，需要透過社群網站，例如透過臺灣大學的 BBS 站，批踢踢實業坊（PTT）為媒介進行發送。此種方法，必須要有使用該 BBS 站的人才能夠得到問卷的填答網址（儘管目前 PTT 仍是台灣最大的線上論壇，

用戶數量有幾十萬人，且年齡層從十幾歲的少年到三四十歲的人為大眾，因為該 論壇於 1995 年的時候開站）。基於網站的管理政策，以及人氣版面的規章，研究 者必須在不觸犯社群網路使用規範下進行，而只能張貼問卷連結在少數版面，如

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問卷版 Q_ary。預試階段收集資料的時間為 2017 年 10 月 15 日至 10 月 30 日。

為提高填答意願，於正式施測的情況會提供超商禮券，以及論壇的虛擬貨幣作為 回饋（PTT 網站的虛擬貨幣-P 幣，該虛擬貨幣一般不具備實體金錢的作用，而 僅供在論壇中娛樂之用，但送 P 幣答謝網友協助為 PTT 論壇上為一種不成文的 網路禮節），預試階段不提供回饋。考量樣本數量可能會不足，本研究視樣本收 集的情形，另行採取滾雪球的抽樣方式，透過研究者個人社群網路，進行問卷連 結的發送。

前述提到，由於需進行因素分析，預試的樣本數為 100，藉由使用便利抽樣 與滾雪球的方式進行問卷施測。除了在 PTT 上徵求志願者填答外，研究者另挑 選一些社群網路上的朋友，研究者本身雖為社會工作相關人員，但仍有朋友對於 社會工作或社會工作人員理解不深（也藉此減少月暈效應），由這些朋友們為出 發點進行填答，並協助轉貼轉發。藉上述方式收集預試的資料，並且從預試得來 的資料進行分析作業，再尋求專家意見進行修正。正式問卷採用相同方式進行樣 本收集。基於網路世界無遠弗屆，這意味著不光是國內的民眾，世界各地的民眾 只要能夠找到連結，就能夠進行填答動作，也因此問卷需要篩選題目，把不合適 的樣本刪除。

網路問卷雖然便利，但較令人擔憂的是，是否有不肖網友進行惡意的舉動（如 重複且大量的填答），特別是將問卷連結貼到公開的論壇上。因此需要進行一些 篩選及保護的行動，以確保資料的有效性。研究者使用的網路問卷工具為 Google 表單，基於 Google 的隱私權政策，填答者的電腦 IP 位置不會公開。就算留下填 答者的電腦 IP，查詢 IP 進行比對也是相當費時的工作，並且有倫理上的議題。

不過，Google 有提供每個 Google 帳號只能填答一次的選項，因此研究者會在問 卷施測時，使用這個服務，能盡可能確保資料的有效性。因此本研究的抽樣目標 也變成了「20 歲以上，並且是現在設籍於臺澎金馬的中華民國國民，且必須擁 有 Google 帳號。」

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三、抽樣與樣本特性

（一）抽樣

根據吳明隆（2011），預試的樣本數量應為量表當中，題數最多的分量表題 數的 3 至 5 倍左右為佳。研究者使用的研究工具中，有翻譯自 Kagan（2016）的 量表，在原研究中並無提及該量表內部的因素，故將該量表整體題數（18 題），

進行加成之後，預試需要至少約 54 至 90 個樣本。

本研究的研究工具尚有研究者自行編製的部分，需要進行探索性因素分析，

以確定該量表及各分量表的效度。MacCallum 等人（1999）提到過去的研究者對 於因素分析所需要的樣本眾說紛紜。100 名樣本數是可以進行因素分析的樣本數 量。吳明隆（2011）也在著作中，引述 Hair 等人（2010）的看法，認為要進行 因素分析，樣本數至少也要 50 個，比較恰當的數量則需要至少 100 個樣本。理 論上，更為恰當的數量為 200 個以上的樣本，基於資源的考量，就以 100 個樣本 為預試的收案數量。

本研究抽樣方法以便利抽樣為之，透過網路問卷作為收集資料的方法。正式 樣本所需要的數量，吳明隆（2011）提及，關於量化研究的抽樣數，依研究的尺 度而定。以樣本的母群體大小來計算，可能需要 500 個以上的樣本。網路問卷服 務提供者，如 Survey Monkey 也有提供問卷服務，並提到建議的抽樣數量， 根 據網站上整理的內容，若母體大小超過 10 萬，若要以 95%的信心水準進行抽樣 與統計，則建議至少需要 400 個以上的樣本。本研究所使用的抽樣並非使用隨機 或系統抽樣的方式進行，並且無法確切知道實際的母群體概況，只能盡可能將樣 本數提高。這時，就需要藉助到 G*Power 這個軟體，來協助計算需要正式施測 所需要的樣本數量。

G*Power 為德國杜賽道夫大學（德：Universität Düsseldorf；英 University of Düsseldorf）所研發的工具。G*Power 可以用來計算樣本的所需數量，本研究在 分析數據用到獨立樣本 t 檢定，以及單因子變異數分析（one-way ANOVA），透

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過軟體的計算，若要達到至少 95%的信心水準，在進行獨立樣本 t 檢定至少於要 56 個樣本；進行 one-way ANOVA，在社會人口變項當中，組數最多的為年齡，

共有 5 組，將 5 組代入 G*Power 進行計算，至少需要 305 個樣本。

（二）樣本特性

本研究從 2017 年 11 月 15 日至 11 月 30 日，使用網路問卷，回收 442 個樣本，有效問卷 330 個。（有效率 74.66%）。有效樣本數達到使用 G*Power 軟體計算所顯示的樣本需求數，也代表透過網路問卷的方式發放有著相當的 折損率。排除的標準為：

1. 未滿 20 歲者（未成年）。

2. 未設籍在中華民國台澎金馬地區者。

3. 已填寫過預試問卷者。

4. 其他未符合標準者（例如在角色知覺或公眾態度部份的問題填寫沒意見，

達任一題組的半數以上者，經專家學者建議，該選項設定為遺漏值）。 研究樣本的社會人口特性，性別的部分，有效樣本 330 名裡面，男性 137 名（41.5%），女性 193 名（58.5%），以女性占多數；年齡的部分， 20-29 歲有 200 名（60.6%），其次為 30-39 歲的 94 名（28.5%）。40-49 歲的 20 名（6.1%），

50-59 歲 15 名（4.5%），及 60 歲以上 1 名。由於樣本的分布情形過度集中在 30 歲以下的受訪者，故 40 歲以上的樣本合併為「40 歲以上」，40 歲以上共 36 名

（10.9%）；教育程度為國中或以下 2 名（0.6%）、高中（職）24 名（7.3%）、大 學/專科 209 名（63.3%）。研究所以上 95 名（28.8%）。樣本的分布情形過度集中 在接受過高等教育的受訪者，故「國中或以下」及「高中（職）」的樣本合併為

（10.9%）；教育程度為國中或以下 2 名（0.6%）、高中（職）24 名（7.3%）、大 學/專科 209 名（63.3%）。研究所以上 95 名（28.8%）。樣本的分布情形過度集中 在接受過高等教育的受訪者，故「國中或以下」及「高中（職）」的樣本合併為