研究設計

為獲得本研究所需之分析資料而有以下的研究設計說明，包括本研究的資料蒐集方 法、研究對象、抽樣對象、問卷設計、以及資料分析方法等。

一、 初級資料蒐集方法

初級資料蒐集的方法包括調查法、實驗法以及觀察法，其中以調查法最為普遍；以 調查方式來蒐集初級資料，可分為：人員訪談、電話訪談、郵寄訪談或郵寄問卷、電腦 訪談等(榮泰生，2006)。

由於郵寄問卷調查具有諸如可做全國性的調查、沒有訪問員偏差、節省成本等優 點，因此本研究採用郵寄問卷的方式，調查航空貨運承攬業協同商務程度與組織特質。

於民國 95 年 3 月發出問卷，一個月完成問卷之回收工作，4 月中開始整理及分析資料。

二、 研究對象

由於本研究所探討的主題必須對出口作業流程實際操作有豐富的經驗，因此以各航 空貨運承攬業出口部門主管為抽樣單位。

三、 抽樣設計

以台北市航空貨運承攬商業同業公會 2005 年會員名冊為抽樣母體(共 850 家)，以其 中 334 家同時具有承攬與報關業務之公司為調查對象進行問卷調查，問卷填寫的對象設 定為出口部門主管。

四、 問卷設計

本研究使用問卷調查進行初級資料之收集，問卷內容是由文獻探討所獲得的各構 面，將各變數操作化後設計成問卷中之問題；對於問卷中可能發生語句含混不清、容易 引起誤解的情況，本研究實際找 5 家航空貨運承攬業及 1 家專業承攬/報關軟體公司做預 測(pretest)，並參酌專家學者的意見修正問卷(全部問卷內容請參考附錄一)。

五、 資料分析方法

本研究採用之資料分析軟體為 SPSS for Windows v13.0，所使用到的統計方法有：

(一) 敘述統計(descriptive statistics)

針對問卷回收統計、航空貨運承攬業基本資料等，以發生次數、百分比等，描述各 變數的資料分佈情形及統計特性。

(二) 因素分析(factor analysis)

因素分析最初為 Spearman、Thomason 和 Burt 等心理學家所發展出的一種統計方 法，最早應用於心理學領域，後來則廣泛的應用在醫學、生物學、經濟學、教育學及其 他行為科學領域方面。經過多年的發展，因素分析包含許多縮減空間(或維度)的技術，

其主要目的在以較少的為數來表示原先的資料結構(也就是簡化資料)，而又能保留住原 有資料所提供的大部分資訊(榮泰生，2006)。

因此，為了減少變數數目、確認資料的基本結構及尺度，針對本研究問卷的組織特 質構面(非名目尺度)、協同應用頻率構面，使用因素分析進行因素的萃取，利用主成分 分析法(principal components method)，萃取特徵植大於 1 的因素，並進行直交轉軸法中 的最大變異數法進行因素的轉軸，以使得所得出的因素構面較容易命名。

(三) 卡方齊一性檢定

針對組織特質變數中為名目尺度或是雖屬區間尺度但變異數不齊一之組織特質變 數，使用卡方齊一性檢定其與協同作業能力、協同應用頻率是否有顯著差異存在。

(四) 單因子變異數分析(one-way ANOVA)

使用單因子變異數分析來進行獨立樣本之平均數差異檢定，檢定各組織特質變數與 協同作業能力、協同應用頻率等是否有顯著差異存在。

(五) 均數多重比較檢定

針對使用單因子變異數分析當顯示因素構面有顯著差異存在時，使用 Scheffe 多重 比較檢定，以找出多群之間的大小關係。

(六) 集群分析(cluster analysis)

集群分析又稱為群集分析，其目的在於將物件加以集結成群，使得在群體內的個體 的同質性(homogeneity)很高，群體之間的異質性(heterogeneity)很高(榮泰生，2006)。集 群分析分為非階層集群法(non-hierarchical methods)、階層集群法(hierarchical methods)，

本研究針對協同應用頻率構面，使用非階層集群法中之 K 平均數法(K-means method)，

將協同應用頻率分群，以利探討各群之組織特質。

(七) 區別分析(discriminate analysis)

區別分析又稱判別分析，乃是在樣本已事先分群的情況下，利用特定變數來找出有 效的區別函數，以便得知區別變數鑑別各群的能力並預測樣本可歸屬到那一群集，並可 鑑定分群之穩定性，本研究使用區別分析來鑑定對協同應用頻率集群後之最佳分群數。

六、 信度與效度檢定

為了瞭解本研究衡量的工具是否具有足夠的信度與效度，因此進行量表信度的與量 表效度的檢測。

(一) 量表信度分析

所謂的信度是指一個衡量工具的正確性(accuracy)或精確性(precision)，具有兩方面 的意義，一是穩定性(stability)，另一是一致性(consistency)(黃俊英，1994)。一般來說信 度可分為三種：再測信度(test-retest reliability)、複本信度(alternative-form reliability)、內 部一致信度(internal-consistency reliability)(林東清等，1996)，本研究針對內部一致信度，

測量工具的項目是否為同質性，是否能反應出同樣的構念，並以 Cronbach＇s α係數來 衡量。

本研究以 Cronbach 的α係數檢測「組織特質變數」及「協同應用頻率」各量表的 信度。

(二) 量表效度檢測

所謂效度，是指一種衡量工具真正能夠測出研究人員所要衡量事物的程度，常見的 效度有(榮泰生，2006)：

1. 可分為內容效度(content validity)，又稱表面效度(face validity)、邏輯效度(logical validity)，是指該測量工具是否涵蓋了它所要測量的某一觀念的所有項目，本研究將 對各衡量問項之產生做說明。

2. 效標效度(criterion-related validity)，又稱為實用效度(pragmatic validity)，預測變項所 能適當的預測效標變項的相關層面的程度。本研究針對研究構面先進行因素分析 後，再分別對各因素之衡量問項做信度分析，檢視各因素項目分數和總分之相關係 數(item-total correlation)。

3. 建構效度(construct validity)，是指測量工具能夠測量理論的概念或特質的程度，也就 是構面因素是否真能反應實際情形。本研究將針對各構面因素分析後產生之因素，

檢視各因素項目之因素負荷量。

本研究將分別對本研究衡量工具之內容效度、效標效度、建構效度等做分析說明。

本研究一律將顯著水準定在α=0.05，以解釋資料分析的結果。