依據問卷的填答結果進行統計分析，用來了解研究所提之問題可能的答案為 何。以下，分成三個部分針對研究結果加以探討：一、學校組織健康量表之發展；
二、「校長轉型領導」、「學校組織候候」及「教師組織承諾」之相關情形。三、「校 長轉型領導」、「學校組織健康」及「教師組織承諾」間之因果關係。
一、學校組織健康量表之發展
（一）試探性因素分析
針對量表預試之結果，採試探性因素分析（exploratory factor analysis）來建 立「組織健康量表」的建構效度。以主軸因素分析（principal axis factor, PAF）
抽取共同因素。在決定因素個數時採特徵值大於1 方式進行因素分析。
依據斜交轉軸後之因素組型（factor pattern）矩陣中的因素負荷量之高低為 判斷的標準，去除因素負荷量過低（.30 以下）、概念重疊之題目，將第1、3、4、
6、7、8、9、13、14、15、18、19、20、21、24、27、28、30、33、34、36、40、
43 等題目刪除。刪題之後再重新進行因素分析。因素分析的結果為：原來的預 試量表被刪去23 個題目。修訂之後的正式量表，總共之題數為 21 題。正式量表 中7 個因素總共可解釋 57.08﹪的變異量。在檢視相關係數殘差值（residual）矩 陣之後得知，矩陣中殘差值的絕對值皆小於0.05，顯示所抽取的因素相當配適實 際的資料。
由表 1 中可看出每個題目在所屬因素之負荷量皆大於.30，且高於在其他因 素上的負荷量。每個因素皆為三題（各因素的命名和題目所屬之因素情形參見表 3）。由表2 中可看出 7 個因素彼此間的相關情形。因素相關矩陣可提供研究者判 斷是否採應採直交轉軸或斜交轉軸。若因素間的相關在.2 以下，以直交轉軸即可
（陳正昌、程炳林，2001）。從因素間相關的情形觀之，採斜交轉軸應較為適當。
而且由因素與因素間的相關來判斷，似乎可以再進行二階段因素分析（second order factor analysis），以抽取更高階的綜合性因素。
由試探性因素分析的結果可知，「組織健康量表」應具有建構效度。本研究 在正式問卷（見附錄）回收之後，亦會對「組織健康量表」進行二階驗證性因素
分析，藉此亦可用來檢驗此份量表之概念建構是否允當。如果此量表在進行二階 驗證性因素分析之後，所提出之模式可以和觀察資料適配，那麼更可以確定此份 量表具有不錯的建構效度。
表1 「組織健康量表」預試因素分析之因素組型矩陣摘要表
題號 因素1 因素 2 因素 3 因素 4 因素 5 因素 6 因素 7
2（1） .565
5（2） .725
10（3） .850
11（4） .634
12（5） .704
16（6） .484
17（7） .546
22（8） .567
23（9） .778
25（10） .635
26（11） .632
29（12） .624
31（13） .570
32（14） .407
35（15） .829
37（16） .761
38（17） .416
39（18） .575
41（19） .458
42（20） .604
44（21） .584
註：上表為斜交轉軸後之因素組型（factor pattern）矩陣，因素負荷量小於.30 者未列。
表2 「組織健康量表」預試因素分析之因素相關矩陣摘要表
因素 1 2 3 4 5 6 7
1 1.000 .328 .293 .501 .620 .376 .461 2 .328 1.000 .020 .377 .478 .652 .398 3 .293 .020 1.000 .153 .131 .115 .144 4 .501 .377 .153 1.000 .523 .377 .387 5 .620 .478 .131 .523 1.000 .444 .312 6 .376 .652 .115 .377 .444 1.000 .330 7 .461 .398 .144 .387 .312 .330 1.000
註：上表為斜交轉軸後之因素相關矩陣
表3 「量表」預試因素分析之因素命名摘要表
因素層面 原來之題號 新題號 題數
因素1：關懷
（consideration：co）.83 10、17、31 3、7、13 3 因素2：「著重學業成就」
（academic emphasis：ae）.80 35、38、41 15、17、19 3 因素3：「制度的完整性」
（institution integrity：ii）.71 22、29、39 8、12、18 3 因素4： 「校長的影響力」
（principal influence：pi）.71 2、16、23 1、6、9 3 因素5：「資源支持」
（resource support：rs）.81 5、12、26 2、5、11 3 因素6：「工作士氣」
（morale：mo）.84 37、42、44 16、20、21 3 因素7：「倡導結構」
（initiating structure：is）.74 11、25、32 4、10、14 3
（二）信度分析
在判斷量表信度之標準方面，依據 Nunnally 的建議，α=.70 是一個較低，
但還是可以接受的量表邊界值。Devellis 則認為：α小於.60 完全不接受；.60 至.65 之間最好不要；.65 至.70 是最小接受值；.70 至.80 相當好；.80 至.90 非常好；.90 以上可能可以考慮刪減量表（引自吳齊殷（譯），1999）。
在預試後，信度分析的結果如表 4 所示，由表 4 可知整個量表的α係數 為.86。各分量表的α係數介於.71 至.84 之間。換言之，本量表的整個量表及分
量表的α係數皆高於.70 以上，可見量表的內部一致性程度尚可接受。
表4 「量表」預試信度分析摘要表
層面 信度係數
因素1：「關懷」
（consideration：co）
.83
因素2：「著重學業成就」（academic emphasis：ae）
.80
因素3：「制度的完整性」（institution integrity：ii）
.71
因素4： 「校長的影響力」（principal influence：pi）
.71
因素5：「資源支持」（resource support：rs）
.81
因素6：「工作士氣」（morale：mo）
.84
因素7：「倡導結構」
（initiating structure：is）
.74
整體層面
.86
（三）二階驗證性因素分析
在正式問卷施測完畢後，本研究針對「組織健康量表」提出二階驗證性因素 分析模式（如圖2 所示）。然後，以 LISREL 8.71 統計軟體進行二階驗證性因素 分析。最後，再根據陳正昌和程炳林（2001）以及黃芳銘（2002）之觀點，就：
「違犯估計」、「整體模式適配標準」及「模式內在結構適配標準」等三方面，來 評鑑二份量表之模式的適配度。以下，茲就上述三方面之模式適配標準作說明：
1.違犯估計
所謂違犯估計是指不論是結構或測量模式中統計所輸出的估計係數超出可 接受的範圍。換言之，意即模式獲得不適當的解。如果在統計輸出的結果中發現 違犯估計的現象。那麼，所獲得的統計估計係數是有問題的。本研究根據黃芳銘
（2002）之建議，採取三種標準來評估模式是否有違犯估的情形。
（1）負的誤差變異數存在。
（2）標準化係數超過或太接近 1（通常以 0.95 為門檻）。
（3）有太大的標準誤。
2.整體模式適配標準
評鑑一個模式之整體適配度的目的在於決定模式整體上和手邊所搜集的資 料一致之程度（Diamantopoulos ＆ Siguaw, 2000）。整體模式適配度可說是模式 的外在品質。過去評量模式的整體適配標準都以χ2值的顯著與否為標準。然而，
χ2值常隨著樣本人數而波動，一旦樣本人數很大，幾乎所有的模式都可能被拒 絕。因此，除了χ2檢定外，統計學者們發展了一系列評量模式適配度的指標。
本研究除參考χ2值的顯著與否外，再選取以下的標準來評鑑整體模式的適配度。
（1）漸進均方根指標（Root Mean Square Error of Approximation, RMSEA）：小 於0.05 視為良好適配；0.05 到 0.08 視為不錯的適配；0.08 到 0.10 視為中 度適配；大於0.10 為不良適配。
（2）標準化 RMR（Standardized Root Mean Square Residual, SRMR）：小於 0.08
（3）適配度指數（goodness of fit index, GFI）：0.90 以上
（4）調整後適配度指數（adjusted goodness of fit index, AGFI）：0.90 以上
（5）規範適配度指數（normed fit index, NFI）：0.90 以上
（6）非規範適配度指數（non-normed fit index, NNFI）：0.90 以上
（7）比較適配度指數（comparative fit index, CFI）：0.90 以上
（8）增值適配指數（incremental fit index, IFI）：0.90 以上
（9）相對適配指數（relative fit index, RFI）：0.90以上
（10）Hoelter的臨界數CN（Hoelter’s critical N, CN）：200以上
3.模式內在結構適配標準
內在結構適配度之評鑑可包括兩方面：一為測量模式的評鑑，二為結構模式 的評鑑。前者重視觀察變項是否足夠來反映相對應的潛在變項。因此，其目標在 了解潛在建構的效度與信度。後者則是評鑑理論建構階段所鋪設的因果關係能否
成立。（黃芳銘，2002）。本研究所挑選的評鑑標準有四：
（1）個別項目的信度（individual item reliability）在 0.5 以上
（2）潛在變項的組成信度（composite reliability）在 0.6 以上。
（3）潛在變項之平均變異抽取量（average variance extracted）在 0.5 以上。
（4）所有估計的參數都達顯著水準。
本研究依據理論所提出之二階驗證性因素分析模式如圖2 所示。在此模式中 第二階的共同因素對觀察變項並無直接效果，第一階共同因素之間也沒有直接關 聯，第一階共同因素間之相關必須透過第二階的共同因素來解釋（程炳林，
1993）。
ζ3
模式識別（model identification）是進行結構方程模式相當重要的部分。此一 步驟乃是處理所獲得的模式是否為唯一解（黃芳銘，2002）。Rindskopf 與 Rose (1988)針對二階驗證性因素分析的模式識別問題提出如下見解：「假如有二個以 上的斜交二階因素。那麼，每個二階因素只要有二個一階因素，模式就可以被識 別（假如每一個一階因素只負荷在一個二階因素上）。當然，經驗的不足識別
（Empirical underidentification）仍可能會造成問題。在測量指標方面，每一個一 階因素則至少要有二個以上的測量指標」。若依此標準，本研究所提出的二階驗 證性因素分析模式是可被識別的。
本研究所蒐集的樣本在「組織健康量表」上之得分的分配違反多變量常態分 配假定 － 多變量偏態（Value = 30.466；Z = 25.708；p < 0.001）、多變量峰度
（Value=544.561；Z=17.479；p < 0.001）；多變量偏態和峰度（Chi-Square = 966.444；p < 0.001）。其中，多變量峰度值已超過 25。因而，可能會影響最大概 似法（Maximum likelihood ：ML）的估計情形。是故，本研究採行強韌性最大 概似法（Robust Maximum likelihood）法進行參數估計。在 lisrel 程式中對此估計 法的說明為：假如資料是連續，不能服從多變量常態分配且樣本數又不大的話，
建議採用強韌性最大概似法。採用此法需估計樣本變異數及共變數矩陣的漸進共 變數矩陣（asymptotic covariance matrix）。
1.違犯估計
由表5 或圖 3 可知，並未有負的誤差變異數存在，所估計的標準化參數只有 γ2的值為 0.95，其餘皆小於 0.95。而且亦沒有太大的標準誤。因此，並無嚴重 違犯估計之情形。綜言之，整個模式並未產生違犯估計之現象。
2.整體模式適配考驗
由表6 可知，χ2（182）=1340.41, p<.05 已達.05 的顯著水準。因此，本研究所 提出之理論模式與觀察資料並無法適配。然而，χ2很容易受樣本數所影響。因 此，本研究會再參酌其他的指標來評估整體模式的適配情形。整體模式適配性考 驗結果為：RMSEA的值為 0.059 小於 0.08，這表示理論模式與觀察資料可視為
是不錯的適配；SRMR的值為 0.078 小於 0.08 顯示模式可接受；GFI的值為 0.86 略低於要求的0.90 之標準，顯示模式在可接受的邊緣；AGFI的值為 0.82 低於 0.90 之標準，顯示模式無法被接受；NFI的值為 0.98、NNFI的值為 0.98、CFI的值為 0.98、IFI的值為 0.98 及RFI的值為 0.97，以上這 5 個與基準模式比較而得之適配 度指標都大於要求的標準（0.90），顯示模式相當可以接受；CN值 261.90 大於 200，顯示樣本數足夠用以檢定模式，此亦表示模式可被接受。綜合上述指標評 估之結果，除χ2、GFI及AGFI三項指標未能合乎標準外，其餘指標都可達到要 求。在三項未達要求的指標中，GFI及AGFI這二者的值和所要求的標準之差距並 不大。因此，所提出之模式和資料適配的情形尚佳。
3.模式內在結構適配度考驗
由表 7 可知，個別項目的信度除第 1、8、10 和 12 以及「制度的完整性」
（institution integrity，簡稱 ii）層面小於 0.5 外，其餘皆在 0.5 以上；潛在變項的 組成信度皆在0.6 以上；潛在變項之平均變異抽取量除「制度的完整性」層面小
（institution integrity，簡稱 ii）層面小於 0.5 外，其餘皆在 0.5 以上；潛在變項的 組成信度皆在0.6 以上；潛在變項之平均變異抽取量除「制度的完整性」層面小