統計分析

本研究問卷內容包含基本資料、觀光發展態度、社會網絡三大部分，採用 SPSS 統計軟體結合 UCINET6.0 分析軟體探討各變項的分佈情形與運算相關網絡 之間的連結，分別說明如下。

一. 觀光發展態度

本研究主要是以問卷調查作為資料收集之方式，問卷設計完成後，由研究者 進入部落分別對居民發放問卷。在問卷回收後，以 SPSS 統計軟體進行資料分析，

歸納出具體的研究發現，作為提出相關結論與建議之依據。採用的統計分析方法 包含有信度分析、效度分析、描述性分析、Pearson 相關係數、迴歸分析等五種方 法。有關各統計資料分析方法，詳細說明如下：

(一). 描述性分析 (Descriptive Analysis)

本研究將問卷回收並予以彙整，利用次數分配、百分比、平均數及標準差等，

以紀錄與分析受訪者基本資料之個數，使之瞭解受訪居民的特性和他們對每題目 的意見分布狀況。依照他們對於各選項反應的累積次數，計算填答總人數的百分 比。透過居民基本資料的次數分配和所佔百分比來探究居民的屬性對發展部落觀 光的態度。此外，本研究採用平均數與標準差來進一步瞭解居民對於該項題目所 陳述問題的同意程度及各變項在樣本的分佈情形。

(二). 信度分析 (Reliability Analysis)

信度是指經由多次複本測驗所得結果間的一致性或穩定性，或估計測量誤差 有多少，以實際反應出真實量數程度的一種指標（吳明隆，2000）。若信度係數 達 0.9 以上，表示量表的信度佳，一般而言，係數在 0.7 以上即為可採信之信度分 析。

(三). 效度分析 (Validity Analysis)

所謂的效度是表示一項研究的真實性和準確性程度。本研究採用內容效度，

是測驗題目對有關內容或行為傾向範圍取樣的適當性。由於這種衡量效度的方法 必須針對研究內容，所以確定內容效度的方法主要有兩種：①專家判斷，即由有

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關專家對測驗題目與原定內容範圍的符合性作出判斷；②統計分析，即以一組被 試在取自同樣內容範圍的兩個獨立測驗上得分的相關作出估計。

(四). Pearson 相關係數

統計學家卡爾·皮爾森設計的相關係數是用於描述兩變數間線性關聯情形，

反映變數之間相關關係密切程度的統計指標。相關係數採用積差方法計算，同樣 以兩變數與各自平均值的離差為基礎，通過兩個離差相乘來反映兩變數之間相關 程度。公式如下：

相關係數的數值介於 ±1 之間，即–1≤ r ≤+1。其性質如下：當 r>0 意味著兩 變數之間有正相關，r<0 則表示兩變數為負相關，若 r =0 表示兩變數間無線性相 關關係。在|r|=1 的狀況下，表示兩變數為完全線性相關。若 0<|r|<1，代表是兩變 數存在一定程度的線性相關，且|r|越接近 1，兩變數間線性關係越密切；|r|越接近 於 0，兩變數的線性相關則越弱。簡而言之，相關係數的強度可劃分：|r|<0.4 為 低度線性相關；0.4≤|r|<0.7 為顯著性相關；0.7≤|r|<1 為高度線性相關。

(五). 迴歸分析 (Regression Analysis)

迴歸分析是一種統計學上分析數據的方法，目的在於瞭解兩個或多個變數間 是否相關、相關方向與強度，並建立數學模型以便觀察特定變數來預測變數的關 係。換言之，迴歸分析是建立依變數 Y（或稱反應變數）與自變數 X（或稱解釋 變數）之間關係的模型。方程式如下：

Y = 𝛽0+ 𝛽1 𝑋

二. 社會網絡

經過在推動部落觀光發展的幹部與居民的深度訪談後，本研究針對達魯瑪克 部落居民經常使用的用語以擬定社會網絡題項，所設計的題目分別用來瞭解居民 內部的情誼、諮詢以及情報網絡。其中測量情誼網絡的三道題目是「您覺得自己 和部落裡的哪些人感情最要好？」、「當您遭受挫折時，部落裡的誰會關心並傾 聽您的心聲？」、「在部落中，誰讓您放心的告訴他/她一些個人的想法？」。

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接著，測量推動觀光工作諮詢網絡的題目是「當您遇到有關推動觀光工作上的問 題時，常向部落的哪些人請教？」、「您會和部落的誰一起討論部落觀光有關的 事務？」、「在推動觀光上遭遇困難時，部落裡的哪些人會提供協助於您？」，

測量情報網絡的題目則是「當您想獲得部落的訊息時，常向部落的哪些人打 聽？」、「您會經常於哪些居民分享有關工作的資訊、知識與經驗？」以及「當 您獲得部落的訊息時，您會先告訴部落的哪些人？」。請受訪者以各自的實際情 況，在網絡名單中逐題進行填寫，填寫的對象可以複選。問卷回收後，本研究將 使用 UCINET 6.0 分析軟體來進行運算相關網絡指標，其利用結構分析的概念，

找出成員之間的行動規律，並分析他們之間的關係。

再著，進行三個網絡指標的計算。首先，網絡密度是指網絡成員實際關係數 目和所有可能關係數目的比例，計算公式如下 (Tichy, Tushman, & Fombrun, 1979)：

Density K = ∑_𝑖=1∑_𝑗=1𝑍_𝑖𝑗𝑘 max (𝑍_𝑖𝑗𝑘)

𝑁_𝑘(𝑁_𝑘− 1)

� , 𝑗 ≠ 𝑖

其中 k 代表 k 群體，i 與 j 分別代表 k 群體中的兩個成員，Z 指的是兩人的互 動連帶，𝑁𝑘代表 k 群體的成員數。網絡密度值最高為 1，最低則為 0，網絡密度 越大，代表成員間彼此的互動程度越高。

再 者 ，群 體 中 心 性 是建 立 在 團 體 中 每 位 成 員 間 彼此 的 共變 異數的 概 念 (Freeman, 1979)，代表著整體社會網絡中心性的程度，計算公式如下：

𝐶𝐴 = ∑ �𝐶𝑖=1 𝐴(𝑛^∗) − 𝐶𝐴(𝑛𝑗)�

𝑚𝑎𝑥 ∑ �𝐶𝑖=1 𝐴(𝑛^∗) − 𝐶𝐴(𝑛𝑗)�

𝐶_𝐴(𝑛^∗)是指網絡所有成員中，個人中心性最高的值；∑ �𝐶_{𝑖=1 𝐴}(𝑛^∗) − 𝐶_𝐴(𝑛_𝑗)�

意味著每個成員中心值對於最大中心值的差異程度；群體中心性值𝐶_𝐴介於 0-1 之 間，數值越大，也代表著群體人際聯帶集中在少數人的情況越大。

最後，群體中介性係指網絡中中介性最高者與其他行動者中介性的差距，計 算公式如下：

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其中，n 為網絡成員的總數，𝐶_𝐵^∗ 為中介性最高值，𝐶_𝐵(𝑛_𝑗)為節點 j 的中介 性。群體中介性 𝐶_𝐵^𝐺的值會介於 0 至 1 之間，數值越大，即代表群體人際聯帶集 中於少數中介者的情況越大。

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