第四章 資料分析
第二節 研究變項間資料分析
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第二節 研究變項間資料分析
本研究依據 Anderson 與 Gerbing (1988, 1991)的建議，對於蒐集來的樣本採 用測量模式(measurement model)與結構模式(structure model)兩階段進行資料分 析。其中測量模式主要是針對問卷各構面的信度與效度進行驗證性因素分析的檢 驗，而結構模式則是針對整體模式進行配適度檢驗。
(一)驗證性因素分析 1. 項目相關分析
在測量模式方面，本研究首先對各構面的問項進行項目相關分析(item-total correlation test)，將「修正的項目總相關」值低於 0.4 的問項加以刪除，以提升各 構面的信度，由於本研究的正式問卷分為系統分析人員問卷及使用者問卷，相較 於使用者問卷，系統分析人員的問卷增加衡量四類邊界物件出現程度的構面，基 於本研究架構之設計，對於系統分析人員問卷及使用者問卷所共同衡量的構面，
仍然視為不同構面處理，因此，本研究在初步衡量問卷的信度方面，是以 258 筆 樣本資料(N=258)進行分析。
此外，本研究的另外一個構面「專案創意」，是由兩位專家各自審閱 258 份 系統分析報告後，為每份報告編纂 10 個問項而來，因此本研究將兩位專家的「專 案創意」構面的評分資料各別進行項目相關分析。
本研究將系統分析人員問卷、使用者問卷及專家所衡量的「專案創意」編碼 表(codification table)中各構面問項的資料整理如表 4-1、表 4-2 與表 4-3，其中「互 動投入程度」構面中的反項問項皆已轉換為正向問項的得分，從表中可以看出每 一個問項的平均數(mean)、標準差(standard deviation)、修正的項目總相關值 (item-total values)及因素負荷量(loadings) 。
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Innovative climate (IC_U)IC01 5.43 1.111 .572 .769***
IC02 4.88 1.234 .391
IC03 5.19 1.262 .555 .749***
Intention to share explicit knowledge (IE_U)
IE01 5.65 1.224 .631 .774***
IE02 5.57 1.155 .631 .814***
Intention to share tacit knowledge (IT_U)
IT01 5.89 1.211 .721 .810***
IT02 5.58 1.328 .561 .715***
IT03 5.70 1.110 .638 .759***
Attentiveness (AT_U)
AT01 4.86 1.450 .568 .787***
Perceptiveness (PE_U)
PE01 5.46 2.765 .164
PE02 4.16 1.412 .544 .712***
PE03 4.79 1.382 .544 .763***
PE04 5.26 1.102 .273
Responsiveness (RE_U)
RE01 4.51 1.431 .680 .699***
Note. ***p<.001.
表 4-2 系統分析人員正式問卷之項目相關分析 變數
問項 平均數 標準差
修正的
項目總相關 因素負荷量 Syntactic Boundary Object (SYBO)
SYBO1 2.90 1.369 .555 .617***
SYBO2 2.70 1.511 .533 .614***
SYBO3 2.88 1.727 .549 .718***
SYBO4 2.77 1.502 .626 .731***
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Semantic Boundary Object (SEBO)
SEBO1 3.28 1.436 .419 .629***
SEBO2 3.55 1.806 .407 .497***
SEBO3 2.74 1.600 .461 .654***
Pragmatic Boundary Object (PRBO)
PRBO1 2.74 1.531 .472 .525***
PRBO2 2.89 1.550 .512 .633***
PRBO3 3.52 1.608 .407 .556***
PRBO4 2.91 1.647 .484 .617***
PRBO5 2.19 1.481 .529 .594***
Metaphoric Boundary Object (MEBO)
MEBO1 2.51 1.521 .473 .594***
MEBO2 3.35 1.843 .405 .491***
MEBO3 3.12 1.573 .553 .617***
MEBO4 3.16 1.557 .543 .675***
MEBO5 3.32 1.797 .574 .679***
Innovative climate (IC_S)
IC01 5.26 1.077 .510 .759***
IC02 4.67 1.280 .394
IC03 5.21 1.078 .441 .595***
Intention to share explicit knowledge (IE_S)
IE01 5.47 1.055 .484 .589***
IE02 5.23 1.122 .484 .483***
Intention to share tacit knowledge (IT_S)
IT01 5.39 1.111 .445 .569***
IT02 5.33 1.100 .462 .538***
IT03 5.21 1.035 .422 .632***
Attentiveness (AT_S)
AT01 4.52 1.445 .580 .793***
Perceptiveness (PE_S)
PE01 5.07 1.126 .308
PE02 3.96 1.329 .603 .761***
PE03 4.42 1.274 .603 .792***
PE04 5.05 1.109 .346
Responsiveness (RE_S)
RE01 3.94 1.357 .703 .723***
Note. ***p<.001.
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Note. ***p<.001.
2. 信度分析
信度是指一份衡量工具所測得分數之穩定性與可信度，也就是測量的一致性 程度，信度越高則變數間的一致性越高。本研究之信度分析主要是以 Cronbach＇s α 、 組 合 信 度 (composite reliability; CR) 與 平 均 變 異 抽 取 量 (average variance extracted; AVE)為衡量指標。
首先，本研究採用 Cronbach’s α來檢測問卷的信度，各構面檢測結果整理 如表 4-4 所示，其中創新氣氛(IC)之 Cronbach’s α值為 0.663，使用者的知識分 享意願(INT_U)之 Cronbach＇s α值為 0.881，系統分析人員的知識分享意願 (INT_S)之 Cronbach＇s α值為 0.746，使用者的互動投入程度(II_U)之 Cronbach’s α值為 0.911，系統分析人員的互動投入程度(II_S)之 Cronbach’s α值為 0.917，
語法邊界物件(SYBO)之 Cronbach’s α值為 0.767，語意邊界物件(SEBO)之
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Cronbach’s α值為 0.622，實務邊界物件(PRBO)之 Cronbach’s α值為 0.723，隱 喻邊界物件(MEBO)之 Cronbach’s α值為 0.742，專案創意(PI)之 Cronbach’s α 值為 0.98。雖然可被接受的 Cronbach＇s α最小值為 0.7，但是對於衡量心理感 受層面的變數，Cronbach＇s α的值低於 0.7 仍是可被接受的(Field, 2005)。因此，
本研究各構面的 Cronbach’s α值，除了創新氣氛(IC)與隱喻邊界物件(SEBO)之 外，皆高於 0.7，顯示本研究各變數內部一致性相當良好。
Note. IC= innovative climate; II_S= Systems analysts’ interaction involvement; II_U= Users’ interaction involvement; INT_S=
Systems analysts’ intention to share knowledge; INT_U= Users’ intention to share knowledge; IT= intention to share tacit knowledge;
IE= intention to share explicit knowledge; II= interaction involvement; PE= Perceptiveness; AT= Attentiveness; RE= Responsiveness;
SYBO= Syntactic boundary objects; SEBO= Semantic boundary objects; PRBO= Pragmatic boundary objects; MEBO= Metaphoric boundary objects; PI= Project innovativeness; E1= Expert 1; E2= Expert 2.
另外，組合信度必須高於 0.6，而平均變異抽取量必須高於 0.5 (Fornell &
Larcker, 1981; Bagozzi & Yi, 1988)。由表 4-4 可知，語意邊界物件(SEBO)的組合
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信度為 0.583，相當接近門檻值 0.6，而「系統分析人員的外顯知識分享意願」(IE_S) 的組合信度為 0.447，尚未達到門檻值 0.6,其餘變數的組合信度均高於 0.6，因此 本研究大多數變數的組合信度介於可接受的範圍。至於在 AVE 指標方面，可參 考表 4-4 與表 4-6，雖然大多數變數的 AVE 值都未能通過門檻值 0.5，但部分變 數介於 0.411~0.471 之間，顯示本研究部分構面在 AVE 方面仍有改善空間。
3. 效度分析
效度是指衡量工具，是否能真正衡量出研究者欲衡量的變數，在本研究則是 指用來衡量各個變數的問項是否能夠真正衡量出該變數。本研究的問卷內容是以 過去的文獻與理論為基礎，除了部分構面的問卷題項參考國外學者所提出並已多 次使用的研究量表外，本研究也整理邊界物件相關的文獻，自行發展出衡量四類 邊界物件的量表，在問卷設計的過程中，經過多次修訂才定稿，因此，本研究所 使用的問卷內容應具相當之內容效度(content validity)。
此外，本研究亦針對收斂效度(convergent validity)與區別效度(discriminant validity)兩種指標進行檢驗。收斂效度是指以不同方法衡量同一個變數時，若其 衡量指標之間的相關程度越高，越能代表這些方法所衡量的是相同的變數或概念。
本研究以 AMOS 檢測各問項的因素負荷量是否達到顯著水準，作為判斷標準，
經過檢測後將各構面問項的因素負荷量整理於表 4-1、表 4-2 和表 4-3，其中除了 表 4-2 系統分析人員正式問卷的題項 SEBO2 (.497, P<.001)、MEBO2 (.491, P<.001)、IE02 (.483, P<.001) 之因素負荷量係數相當接近門檻值 0.5，其他題項 的因素負荷量係數均超過因素負荷量係數的門檻值 0.5 (Field, 2005)，且均達到顯 著水準(p<.001)。因此，本研究的測量模式具有收斂效度。
其次，為了確認研究架構中十項潛在變數為不同的構面，本研究進行區別效 度檢驗。區別效度(discriminant validity)是指不相同的構面間，不論採用相同的方 法抑或不同的方法，其相關程度要低。本研究將十項潛在變數進行區別效度效度 檢定，如表 4-6 所示，對角線上以粗體字型突顯的數值乃是各潛在變數平均變異
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抽取量(AVE)的平方根，若各構面在對角線上的數值大於非對角線上的值，代表 此構面與其它構面的相關程度低，方能達到區別效度的要求 (Field, 2005)，因此，
在本研究架構中，除了四類邊界物件的構面在區別效度的檢測上稍嫌薄弱外，其 它構面均通過區別效度的檢測。
4. 成對本 t 檢定(Paired samples t-tests)
成對樣本 t 檢定是用來檢定配對樣本在兩個變數的平均數上是否有差異。本 研究為了解使用者與系統分析人員在「創新氣氛」、「互動投入程度」及「知識分 享的意願」等構面的組成上的表現高低，藉由平均數檢定來比較使用者與系統分 析人員在「創新氣氛」、「互動投入程度」及「知識分享的意願」之原始得分的平 均數差異。由於此部分檢測的樣本並非獨立的兩群樣本，因此無法以變異數分析 (ANOVA)考驗平均數差異，故本研究採取成對本 t 檢定(Paired samples t-tests)比 較使用者與系統分析人員在「創新氣氛」(IC)、「知識分享的意願」(INT)及「互 動投入程度」(II)構面上的差異。
表 4-5 為成對本 t 檢定之檢驗結果。由表 4-5 可得知，除了使用者與系統分 析人員在「創新氣氛」之平均數差異未達顯著外，其餘皆達顯著(p<.001)，代表 使用者與系統分析人員在需求擷取的互動過程中所感受到的創新氣氛無顯著差 異，因此本研究將使用者與系統分析人員所感受到的創新氣氛作為衡量潛在變數
「創新氣氛」的兩個測量變數。此外，使用者的「知識分享的意願」高於系統分 析人員，且使用者的「互動投入程度」亦高於系統分析人員，顯示受訪者雖然扮 演較被動的角色，但在與系統人員互動的當下，較願意分享他們的知識，並且也 較投入於訪談過程中，進一步從樣本平均數大小可看出，使用者與系統分析人員 在「互動投入程度」的差異最大，高達(-4.518)(t=-5.663***, p<.001)，而雙方在「知 識分享的意願」的差異達(-1.764)(t=-5.090***, p<.001)。因此驗證了本研究將使用 者與系統分析人員的「知識分享的意願」和「互動投入程度」視為不同的四個構 面的合適性。
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另外，本研究對於「專案創意」構面的衡量，是以兩位專家進行評分，在通 過信度與效度的檢測之後，本研究再以成對樣本 t 檢定來檢定兩位專家在專案創 意的評分上是否有差異，如表 4-5 所示，兩位專家得評分雖然在平均數上存在顯 著差異，且第一位專家的給分平均高於第二位專家 6.244 分，但是本研究在經過 相關分析之後發現，兩位專家的相關係數高達(0.933**, p<.001)，進一步將第一位 專家和第二位專家對於每一筆專案創意的評分資料呈現在圖 4-1 中，發現第一位 專家與第二位專家的評分趨勢相當一致。因此，本研究將兩位專家的評分作為衡 量潛在變數「專案創意」的兩個測量變數，以進行研究架構的驗證。接下來，本 研究將進一步檢驗這些構面在研究架構中的關係。
表 4-5 成對本t檢定(N=258) 構面
成對變數差異
t 值 檢定結果 平均數 標準差 平均數的標準誤
1. IC -0.349 3.362 0.209 -1.667 不顯著
2. INT -1.764 5.565 0.347 -5.090*** 使用者>系統分析人員 - IE -1.236 3.450 0.215 -3.311*** 使用者>系統分析人員 - IT -0.527 2.557 0.159 -5.757*** 使用者>系統分析人員 4. II -4.518 12.788 0.798 -5.663*** 使用者>系統分析人員 - AT -1.008 3.700 0.230 -4.375*** 使用者>系統分析人員 - PE -.5659 2.674 0.166 -3.399*** 使用者>系統分析人員 - RE -2.934 7.995 0.498 -5.883*** 使用者>系統分析人員 5. PI 6.244 4.329 0.269 23.16*** 第一位專家>第二位專家
Note. *p< .05. **p<.01. ***p<.001. degrees of freedom =257.
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KI records
0 50 100 150 200 250
v al ues
0 20 40 60
expert 1 expert 2
圖 4-1 兩位專家評分資料分佈圖
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(二)理論模式驗證
本研究透過驗證性因素分析檢驗各構面(潛在變數)之內部一致性及變數間 之建構效度，均呈現良好的結果，這顯示各測量變數具有良好的信度與效度。接 下來，針對研究架構之結構模式，本研究採結構方程模式驗證理論的模式配適度。
首先，進行研究架構中十項變數之相關分析，觀察各變數間之相關性，然後再進 行結構模式分析，分析結果如下：
1. 相關係數矩陣
本研究的預測變項(創新氣氛 IC、系統分析人員的互動投入程度 II_S、使用 者的互動投入程度 II_U、系統分析人員的知識分享意願 INT_S、使用者的知識分 享意願 INT_U、語法邊界物件 SYBO、語意邊界物件 SEBO、實務邊界物件 PRBO、
隱喻邊界物件 MEBO)，及結果變項(專案創意 PI)之間的相關係數如表 4-5。創新 氣氛與系統分析人員的知識分享意願、使用者的知識分享意願、實務邊界物件、
隱喻邊界物件和專案創意呈現顯著的正相關，顯示創新氣氛越高，越能提高互動 雙方的知識分享意願，且實務邊界物件與隱喻邊界物件的出現程度越高，專案創
隱喻邊界物件和專案創意呈現顯著的正相關，顯示創新氣氛越高，越能提高互動 雙方的知識分享意願，且實務邊界物件與隱喻邊界物件的出現程度越高，專案創