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第六節 資料分析
壹、問卷計分與登錄
「高等教育機構國際品質保證」部分每題都涵蓋知覺重要程度的應然面，以及實 際實施情況的實然面，兩者都採Likert 四點量表計分，應然面填答「很不重要」、「不 重要」、「重要」、「非常重要」依序給予1、2、3、4 分；實然面填答「很不符合」、「不 符合」、「符合」、「非常符合」依序給予 1、2、3、4 分。本研究界定每一題應然與實 然的參照標準為2.5 分，若問卷中某一題之平均數高於 2.5 分，表示對該題具有較高 的知覺重要程度或者實際實施情況；反之，若低於2.5 分，則表示對該題較不覺得重 要或者未達到基本國際水準表現程度。
問卷資料登錄前，先針對題目漏填答比率超過一半以及所有選填答案都一樣的問 卷，視為無效問卷而予以刪除。對每份有效問卷依序予以編號並將資料以IBM SPSS Statistics 20 版統計套裝軟體輸入登錄。
在所有問卷資料都登錄完畢後，再隨機抽查所有問卷填答資料是否登錄有誤，並 以 IBM SPSS Statistics 20 版進行各題目的次數分配核對，以詳細檢核是否有資料遺 漏、登錄錯誤，確保所有登錄資料的正確性。
貳、統計分析方法
本研究統計分析過程中以IBM SPSS Statistics 20 版、Mplus 7 版、HLM 6.08 版進 行下列各項統計分析：
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一、項目分析、信度分析、驗證性因素分析（confirmatory factor analysis, CFA）
首先為確立高等教育機構國際品質保證量表各構面之題目組合的適當性，以決斷 值檢定與相關分析法進行項目分析，以Cronbach's α 係數測量各構面問題內部一致性 的信度分析，並先進行傳統單層次驗證性因素分析程序，以確認每個問題是否能成為 該構面的合適題目。
雖然以傳統驗證性因素分析模型對二層次資料進行分析會有所偏差，但仍然可粗 略檢視模型的適配是否合理（Muthén, 1994）。因此，後續分析上，仍會利用傳統驗證 性因素分析模型進行單層次二階驗證性因素分析，初步確認模式的適配狀況。接著再 進行多層次驗證性因素分析。
二、描述性統計
高等教育機構國際品質保證方面，分別就個人層次以及學校層次的各題得分與各 構面得分探討。個人層次方面，除了有每題個人分數外，再將個人各構面下的題目進 行加總平均獲得個人該構面得分。學校層次方面，將每題同校所有個人得分加總平均 獲得該題學校層次得分，再將各構面之同校所有個人構面得分加總平均獲得該構面學 校層次之得分。之後就各題目、各構面在知覺重要程度（應然）和實際實施情況（實 然）的平均數、標準差，瞭解集中和分散情形，並以折線圖（line plot）概覽各構面得 分在應然、實然的分佈與之間差異。
高等教育國際品質表現七個面向方面，將每題同校所有個人得分加總平均，做為 該題學校國際品質表現之得分。之後分析探討國內學校在七項國際品質表現的平均數、
標準差，瞭解目前國內學校國際品質表現狀況。
因為國際品質保證的知覺重要與實際實施，以及國際品質表現中的每個題目參照 標準為2.5 分，因此整體得分、每個構面或面向的參照標準一樣為 2.5 分，若某整體
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得分、構面或面向之平均數高於2.5 分，表示具有較高的知覺重要程度、實際實施情 況或者國際品質表現情況；反之，若低於2.5 分，則表示較不覺得重要、實施未達到 基本程度或者國際品質表現未能達到國際水準。
三、Pearson 積差相關
在高等教育機構國際品質保證與品質現表方面，分別就個人層次以及學校層次，
以Pearson 積差相關分別考驗所有題目之間的相關性，以及各構面或各面向之間的相 關程度，同時也考驗國際品質保證每個構面在應然與實然之間的相關性。
四、重複樣本 t 考驗
在高等教育機構國際品質保證方面，以重複樣本 t 考驗方式考驗學校各構面在知 覺重要程度（應然）和實際做到程度（實然）之間的差異，尋找應然與實然之間有顯 著差異的構面。
五、重複量數單因子變異數分析（repeated-measures one-way ANOVA）
在高等教育機構國際品質保證方面，分別就個人層次與學校層次，以及應然與實 然方面，以重複量數單因子變異數分析的方法，考驗各構面之間的差異；若達顯著水 準，則進一步進行事後比較分析，以排序應然面上各構面的得分高低，以瞭解構面知 覺重要程度的次序；同時也另外在實然面上排序各構面，瞭解構面實際實施情況的次 序。
高等教育國際品質表現方面，以重複量數單因子變異數分析，考驗學校七項品質 表現得分之間的差異；若達顯著水準，則進一步進行事後比較分析，以排序學校各項 品質表現的得分高低，瞭解目前國內大專校院在哪些國際品質表現上較為突出或較差。
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六、單因子變異數分析（one-way analysis of variance, ANOVA）與單因子多變量變異 數分析（multivariate analysis of variance, MANOVA）
在高等教育機構國際品質保證方面，分別就個人層次與學校層次，以及應然與實 然方面，以單因子變異數分析與單因子多變量變異數分析個別考驗不同個人背景變項
（包含性別、年齡、服務年資、職務），以及學校背景變項（包含學校隸屬、學校地 區、學校歷史、學校學生人數規模、曾獲「獎勵大學教學卓越計畫」補助、曾獲「邁 向頂尖大學計畫」或「發展典範科技大學計畫」補助、曾獲國際認證）分別對整體與 各構面的影響。若達顯著水準，則進一步進行事後比較分析，以排序在整體與各構面 上的得分高低。
高等教育國際品質表現方面，以單因子變異數分析與單因子多變量變異數分析個 別考驗不同學校背景變項（包含學校隸屬、學校地區、學校歷史、學校規模、曾獲「獎 勵大學教學卓越計畫」補助、曾獲「邁向頂尖大學計畫」或「發展典範科技大學計畫」
補助、曾獲國際認證）對國際品質表現整體與各面向的影響。若達顯著水準，則進一 步進行事後比較分析，以排序在國際品質表現整體與各面向上的得分高低。
七、多層次驗證性因素分析（multilevel confirmatory factor analysis, MCFA）與多層 次結構方程式模型（multilevel structural equation modeling, MSEM）
在研究高等教育機構國際品質保證的資料方面，如果將個人層次資料進行分析推 論至學校層次將形成原子謬誤，以學校層次資料進行分析推論至個人層次將形成生態 謬誤（黃芳銘與溫福星，2007；溫福星與邱皓政，2011）；換言之，無論以個人或學 校為分析單位皆無法避免上述層次推論謬誤之形成，因此研究中常見的做法乃是忽略 變項層次的問題，僅進行單一層次進行分析，然此傳統做法即形成層次推論謬誤的情 形。
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而在探討個人層次解釋變數來獲取總體層次變數方面，必須透過組織成員所回答 題項的結果經計算平均數來代表組織變數分數，此一動作代表組織成員對此一組織變 數具有相同的看法，此時要考慮這些個人層次的變數聚合成總體層次變數的效度與信 度問題（溫福星與邱皓政，2011）。過去受限於統計理論與技術，以 Rwg 與 ICC(2)為 判斷標準，但現在則可利用多層次驗證性因素分析（multilevel confirmatory factor analysis, MCFA）來同時確認個人層次構面與組織層次構面（邱皓政，2007；黃芳銘 與溫褔星，2007；溫福星與邱皓政，2011；Hox, 2009）。即是考量在模型多層次之下，
組織內個人層次資料間的相關性，透過建構組內與組間兩個變異數共變數矩陣，利用 CFA 的概念分別求算個人層次與組織層次這兩層的構面，再檢驗適合度指標與因素 負荷量的顯著性與否，判斷是否可以形成個人層次與組織層次的構面（溫福星與邱皓 政，2011）。
而在分析方法之應用上，多層次結構方程式模型（multilevel structural equation modeling, MSEM）相較於傳統多層次分析（如階層線性模式）及單一層次結構方程式 模型等方法其實更富彈性，例如階層線性模式較無法處理潛在變項，單一層次結構方 程式模型對階層性問題則較無從處理，然而多層次結構方程式模型即可有效處理。因 此，本研究為突破以往之研究限制，此處對國際品質保證與品質表現之關係模式分析 將採取多層次結構方程式模型（Preacher, Zyphur, & Zhang, 2010）。
分析探討高等教育機構國際品質保證以及國際品質表現之量表時，係從調查資料 來進行分析，而為避免層次推論謬誤的情形，將採取多層次驗證性因素分析進行分析。
國際品質保證與品質表現的變異數都可拆解為組內（個人層次）及組間（學校層次）
兩部分，而多層次驗證性因素分析考驗過程中係同時將組內及組間變異納入分析，以 建構高等教育機構國際品質保證與品質表現等潛在變項。隨後，採用多層次結構方程 式模型綜合分析在個人層次與學校層次彼此之間的影響關係模式。
為瞭解是否適合進行多層次驗證性因素分析或多層次結構方程式模型，則以各觀
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察指標的組內相關係數（intraclass correlation coefficient, ICC）進行檢視。Cohen（1988）
認為當ICC 小於.059 屬於低度組內相關，組間變異可以忽略不計；介於.059 與.138 之 間屬中度相關，大於.138 則屬高度相關，而當 ICC 具有中度相關以上時，就表示不 應忽略組間變異。
本研究採用 Mplus 進行多層次驗證性因素分析或多層次結構方程式模型分析，
分析方法係採「強韌標準誤最大概似法」（maximum likelihood estimation with robust standard errors, MLR），此方法對非常態分配與依賴性資料具有強韌性，能夠修正模型
分析方法係採「強韌標準誤最大概似法」（maximum likelihood estimation with robust standard errors, MLR），此方法對非常態分配與依賴性資料具有強韌性，能夠修正模型