第二節 第二節 研究架構 研究架構 研究架構 研究架構
依文獻探討融合資訊系統成功修正模式（ISSM）、創新擴散
（DOI）等理論觀點，並參考 Sun 等人（2008）影響數位學習者 滿意度的影響因素研究，及Chang 和 Tung（2008）影響使用數位 學習平台行為意願的因素研究，發展本研究架構。透過結構方程 模式（Structural Equation Model, SEM）驗證研究模型的因果關係。
圖圖圖
表
二 二 二
二、、、、 問卷設計問卷設計問卷設計 問卷設計
本研究採問卷調查法來蒐集資料及進行分析，問卷分二大部份共 41 題問項。第一部分共 8 題問項，主要為受訪者的基本資料，屬於類 別資料，包含性別、年齡、教育程度、婚姻狀況、數位學習經驗、職 業類別、個人每月所得。及付費學習的願意與可接受的收費方式與價 格。第二部分為各研究變項量表共 33 題問項，均參考國內外學者發 展之問卷，因應對象特性或不符國內慣用表達處，稍作修改完成初稿。
為讓填答者可更清楚區分感受的程度，各問項採Likert’s scale 七 點尺度量表計分予以量化衡量，由非常同意到非常不同意分七等級。
為使問卷更具專業性與準確性，再透過數位學習專家就問卷初稿討 論、檢視內涵以求內容效度。並以預試問卷做為信度檢定及語意編修 的依據。確認問卷無語意不明或填答困難問題後，再正式進行問卷調 查。
第四節 第四節 第四節
第四節 資料蒐集與分析 資料蒐集與分析 資料蒐集與分析 資料蒐集與分析工具 工具 工具 工具
一一
一一、、、、 研究對象研究對象研究對象研究對象
本研究對象應為成人有參與數位學習者，故選擇具代表性的研究 母體條件為：(1)全國性數位學習入口網，網站經營成果足供進行本研 究；(2)具相當規模學員數，足夠本研究採集一定數量樣本；(3)學員 組成多數為成人學習者，使本研究探討對象足具代表性。
網大是政府服務中小企業及從業人員的整合服務型數位學習入 口網站。依成人學習特性與需求，分門別類免費提供近千門職場相關 知識的數位學習課程，並搭配如：線上演講廳、線上廣播、線上書摘、
電子書、訓練訊息、線上社群等多元的學習服務。網大為成人可自主 運用的數位學習網站，目前擁有逾 45 萬名學員，以企業從業者為主 且遍及全國甚至海外各地，可謂台灣成人數位學習環境的縮影。
圖圖
圖圖 3-3 中小企業網路大學校網站首頁中小企業網路大學校網站首頁中小企業網路大學校網站首頁中小企業網路大學校網站首頁 資料來源：截取自http://www.smelearning.org.tw/網頁畫面
二二
二二、、、、 抽樣方法抽樣方法抽樣方法抽樣方法與與與結構與結構結構結構
因研究時間、人力及物力等研究資源有限，無法對整體母體普 查，因此採分層立意抽樣之方式進行。依網大學員學習行為經驗值的 高低衡量參與度的高低，按設計樣本數自網大學員資料庫中分別抽樣 為受測對象進行問卷調查。利用電子郵件通知受測對象，邀請至線上 填答問卷，若仍未填答則再次催告以提高問卷填答率。
因使用 SEM 分析時，總樣本數若超過 400 時，最大概率估計法
（Maximum likelihood estimation, MLE）會變得過度敏感，容易使所 有的配適度檢定都出現配適不佳的結果（Cooper & Schindler, 2010）。
因此，本研究總樣本數以400 份為預估目標。另因分高、低參與度兩 群進行分析，故參與度的高低按以下分配分別進行立意抽樣：(1)高參 與度群體為學習行為經驗值850（含）以上者，其母體共計 1,990 人；
(2)低參與度群體為學習行為經驗值 100（含）以上至 300（含）以下 者，其母體共計 2,500 人。Gay（1992）、Gay 與 Airasian（2000）認 為樣本人數至少應有母群體人數的 10%，若母群體較小（譬如少於
500 人）則宜有 20%左右。因此，兩群體分別抽取 200 人，以符合上 述要求。
三 三 三
三、、、、 工具工具工具工具之信效度之信效度之信效度之信效度
本研究採用SPSS 17.0 軟體進行人口統計變項之區別分析。另以 Visual PLS 1.04 軟體執行信度、效度分析及結構方程模式（SEM）中 的部分最小平方法（Partial Least Squares, PLS）進行不同參與度模型 的假說檢定，並以路徑係數（β）和調整後的判定係數（adjusted R2） 評估假說檢定是否成立及各構面間的因果關係。研究量表的發展主要 是採用國內外學者發展之量表並修改而成，且每項變項之問卷題項至 少有兩題以上能夠測試變項的信效度。因此，本問卷量表的問項皆達 到良好的信、效度。
(一一一一)信度分析信度分析信度分析 信度分析
採用社會科學領域中廣泛使用的Cronbach’s α 係數法，驗證量 表各問項之一致性及穩定性。以預試問卷檢定信度及編修語意。預 試信度結果詳附錄三（45 人），各構面之 Cronbach’s α 值皆超過 0.8，為 Cooper 和 Schindler（2010）所建議的良好範圍。因此，各 構面具有高信度，即具可靠性。問卷用語的適切性則依預試結果些 微修調問項內容及語意，更周延問項內容，提高問卷品質。
(二二二二)效度分析效度分析效度分析 效度分析
本研究之相關量表係源於學者研究之理論基礎與實證，且經 專家反覆討論修改而得，因此具一定的內容效度。而本研究架構及 提出之假設，均依文獻探討推演而成，因此有關研究變項間之相關 性 應 具 建 構 效 度 。 採 用 驗 證 性 因 素 分 析 （Confirmatory Factor Anallysis, CFA）確認各題項是否可代表各構面的內涵，瞭解所得 資料是否具收斂效度。Barroso, Carrión 及 Roldán（2010）建議個
別構面所抽取之平均萃取變異量（average variance extracted, AVE）
及每一題項的因素負荷量至少須高於 0.5，方可謂該構面具備足夠 的收斂效度。預試問卷檢驗結果詳附錄四，各研究變項的平均萃取 變異量（AVE）及各題項之因素負荷量值均大於 0.6，表示各題項 具有良好的「內在品質」，無需刪除任何題項，亦表示問卷內容符 合收斂效度水準。
第四章 第四章 第四章
第四章
資料分析 資料分析 資料分析 資料分析
第一節 第一節 第一節
第一節 樣本基本資料分析 樣本基本資料分析 樣本基本資料分析 樣本基本資料分析
本研究分高、低參與度二群發送電子郵件邀請受測對象至線上填 答問卷。回收填答結果，高參與度者有效問卷273 份、無效問卷 2 份，
低參與度者有效問卷397 份、無效問卷 6 份。樣本基本資料主要為性 別、年齡、教育程度、婚姻狀況、數位學習經驗、職業類別、個人每 月所得、付費學習意願。茲就使用者個別人口統計變項說明如下：
一 一 一
一、、、、 性別性別性別基本資料分析性別基本資料分析基本資料分析基本資料分析
如表 4-1 所示，本研究樣本之低參與度群體中，男性 191 位
（48%）、女性206 位（52%）；高參與度群體中，男性123 位（45%）、
女性150 位（55%）。兩群體之男女比例分配差異不大。
表 表表
表 4-1 樣本基本資料樣本基本資料樣本基本資料樣本基本資料─性別性別性別 性別 低參與度者 低參與度者 低參與度者
低參與度者 高參與度者高參與度者高參與度者高參與度者 全部樣本全部樣本全部樣本全部樣本 性別性別
性別性別
個數 百分比 個數 百分比 個數 百分比 男男
男男 191 48% 123 45% 314 47%
女女
女女 206 52% 150 55% 356 53%
合計 合計 合計
合計 397 100% 273 100% 670 100%
二二
二二、、、、 年齡年齡年齡基本資料分析年齡基本資料分析基本資料分析基本資料分析
如表 4-2 所示，本研究樣本之年齡比例分佈以 35～44 歲佔最多 數，低參與度 158 位（40%）、高參與度 99 位（36%）；其次為 45～
54 歲，低參與度 96 位（24%）、高參與度 74 位（27%）；再者為 25
～34 歲，低參與度 88 位（22%）、高參與度 61 位（22%）。
表
五 五 五
五、、、、 數位學習經驗數位學習經驗數位學習經驗基本資料分析數位學習經驗基本資料分析基本資料分析基本資料分析
如表 4-5 所示，本研究樣本之數位學習經驗，低參與度者以 1~3 年為最多，佔160 位（40%）；其次為 3~5 年，佔 82 位（21%）；再者 為1 年以內，佔 79 位（20%）。高參與度者以 1~3 年為最多，佔 103 位（38%）；其次為 3~5 年，佔 79 位（29%）；再者為 5~7 年，佔 39 位（14%）。
表 表表
表 4-5 樣本基本資料樣本基本資料樣本基本資料樣本基本資料─數位學習經驗數位學習經驗數位學習經驗 數位學習經驗 低參與度者
低參與度者 低參與度者
低參與度者 高參與度者高參與度者高參與度者高參與度者 全部樣本全部樣本全部樣本全部樣本 數位學習數位學習
數位學習數位學習 經驗經驗
經驗經驗 個數 百分比 個數 百分比 個數 百分比 1 年以內年以內年以內年以內 79 20% 25 9% 104 16%
1~3 年年年 年 160 40% 103 38% 263 39%
3~5 年年年 年 82 21% 79 29% 161 24%
5~7 年年年 年 35 9% 39 14% 74 11%
7~10 年年年年 14 4% 8 3% 22 3%
10 年以上年以上年以上年以上 27 7% 19 7% 46 7%
合計 合計合計
合計 397 100% 273 100% 670 100%
六 六 六
六、、、、 職業類別職業類別職業類別基本資料分析職業類別基本資料分析基本資料分析基本資料分析
如表4-6 所示，本研究樣本之職業類別分布，以電子資訊、傳統 製造及其他業別為多數。低參與度者以電子資訊為最多，佔 99 位
（25%）；其次為傳統製造，佔 82 位（21%）；再者為其他業別，佔 58 位（15%）。高參與度者以其他業別為最多，佔 54 位（20%）；其 次為傳統製造，佔51 位（19%）；再者為電子資訊，佔 46 位（17%）。
表 位（22%）；再者為 20,001~30,000 元，佔 83 位（21%）。高參與度者 以30,001~40,000 元為最多，佔 66 位（24%）；其次為50,001 元以上，
佔65 位（24%）；再者為 20,001~30,000 元，佔 51 位（19%）。
表
表
表
本研究採用區別分析（Discriminant Analysis）分析人口統計 變項與付費意願之間的關係。由表 4-13 所示，統計樣本中各人口 統計變項與付費意願之關係如下：
1. 學習者年齡會影響付費意願（χ2 = 9.525, p<0.05）
2. 學習者教育程度會影響付費意願（χ2 = 6.306, p<0.1）
3. 學習者數位學習經驗會影響付費意願（χ2 = 13.321, p<0.05）
4. 個人每月所得會影響付費意願（χ2 = 38.062, p<0.01）
（24.74%）；其次為相容性，佔 29 位（14.95%），再者為相對利益 與課程品質，各佔 27 位（13.92%）。高參與度者亦以經濟因素為
第二節 第二節 第二節
第二節
模型信度與效度 模型信度與效度 模型信度與效度 模型信度與效度
本節分別以信度（reliability）、收斂效度（convergent validity）與 區別效度（discriminatory validity）說明驗證模型信度與效度之結果。
一 一 一
一、、、、 模型模型模型信度模型信度信度信度
本研究以Cronbach’s α 值來衡量各變項測量項目之內部一致性，
對課程彈性、課程品質、系統品質、與他人互動、複雜性、相容性、
自我效能及持續使用數位學習意願之題項進行信度檢驗。因「與他人 互動」構面之Cronbach’s α 係數為 0.468，故刪除其中第一題反向題 問項。而後該構面的Cronbach’α 係數增至 0.8 以上，如表 4-15 所示。
自我效能及持續使用數位學習意願之題項進行信度檢驗。因「與他人 互動」構面之Cronbach’s α 係數為 0.468，故刪除其中第一題反向題 問項。而後該構面的Cronbach’α 係數增至 0.8 以上，如表 4-15 所示。