第三章 研究方法

第六節 資料分析工具與方法

本研究使用 SAS 統計軟體依序進行敘述性統計分析、組內一致性分析、信效度 分析與迴歸分析。先以驗證性因素分析來衡量構念信度、因素負荷量之 t 檢定、平 均變異萃取以及區別效度來確定衡量模式的信度與效度,並以複回歸分析檢視假設 是否成立,以及檢視模型中所設定的調節變數是否增強或削弱自變數與應變數間的 關係。

一、 敘述性統計分析

敘述性統計分析為針對問卷調查所蒐集取得之樣本資料,分別進行整理、陳述 與分析解釋等敘述性統計方法。本研究針對有效樣本,分別進行性別、年齡、在該 公司的服務年資、在該團隊的服務年資、教育程度、婚姻狀況、進入職場資歷、所 得狀況等八個項目之敘述性統計分析,以了解受訪者的基本資料與結構。

二、 組內一致性分析

資料一般都是從組織內的個體成員取得的,當研究方法採用個體作為群體層次 變數的資料來源時,研究者需要用一種組成模型來把個體資料集合為群體層次的結 構。對於這些被集合個體間的共用結構而言,組內一致性係數可以證明共用結構的 存在,也就是證明把個體資料集合為一個集體結構的有效性(Hofmann,2002)。

三、 信度分析

所謂信度分析,是用來檢測問卷中同一構面下各題項間的一致性,主要功能為 確定測量本身是否穩定以及衡量變數內部一致性程度。本研究利用Cronbach’s α 值 作為衡量問卷項目內部一致性的信度檢測方法。

四、 效度分析

效度分析是指一份測驗能真正測量到它所要測量的變數性質或具有某種特質 的程度。然而,評估一個測驗的效度不能只看效度的高低,還必須考慮效度的資料 是否適合使用目的,因此測驗的效度尚需視測驗達到其使用目的之程度而定。亦即,

一個研究測驗要達到欲測量之目的才算是有效的測驗,而此種有效程度即為效度。

效度可細分為三種類型,包括內容效度(content validity)、效標效度(criterion validity)和建構效度(construct validity),分述如下:

1. 內容效度

主要目的為檢查問卷內容的適切性,考量問卷是否包含足夠的樣本且具恰當 的比例分配。

2. 效標效度

以外在效標與本份測驗的相關係數當做評量依據,又稱為統計效度。而效標 通常是指一份已被認定是此種測驗的標準測量。

3. 建構效度

乃指測驗能夠測量到理論上的構面(construct)的程度,常用來評估一個測量是 否與其他可觀測變數有理論上的一致性。建構效度又可分為兩類:

(1) 收斂效度 (convergent validity)

當測量同一構念的多重指標彼此間聚合或有關連時,就存在收斂效度。

(2) 區別效度 (discriminant validity)

此類效度是指當一個構念的多重指標相聚合或有關時,則這個構念的多 重指標也應與其相對立之構念的測量指標有負向相關。

五、 多元(複)迴歸分析

本研究為探討各構念間的關係,採用多元(複)迴歸分析(Multiple regression analysis)進行資料分析。此種利用 OLS(ordinary least squares)來做多元迴歸分析是社 會學研究中常用的統計分析方法,此方法的條件是因變項為一個分數型的變項,而 自變項之測量尺度則無特別的限制,但先決條件仍然為變數間的因果關係應有合理 的理論基礎支持。因此我們仍須先由相關文獻的討論過程中發展理論模式,再由理 論引導統計分析的進行。

本研究先由相關文獻的討論過程中發展出理論模式後,並依序針對自變數對於 因變數的預測關係進行檢定,若自變數的p 值依據樣本證據所呈現的結果為顯著,

則代表著變數之間相互影響的主效果的存在;另外本研究並針對交互作用項檢定其 在調節迴歸式中的預測能力,如果交互作用項的值依據樣本證據所呈現的結果顯著,

即表示調節效果的存在,反之則代表不存在調節關係。

另外,由於本研究的研究架構中存在中介變數,因此需要針對中介變數的性質 作一個探討,根據MacKinnon et al. (2002),最常被普遍使用於檢測中介效果的方法 是Baron and Kenny(1986)所提出的三個步驟。根據 Baron and Kenny 所提出的方法:

首先,我們需要確定自變數與中介變數之間的關係存在;接著,我們也需要確認中 介變數與反應變數之間的影響關係;最後,我們要檢測自變數與反應變數之間的關 係是否因為中介變數的加入而被大幅的被削弱或者完全地消失。如此一來,我們即 可以從上述的檢測方法中進一步判斷研究中所欲探討之中介變數的性質是否為完 全中介或者僅存在部分中介效果。

在文檔中 組織領導者威權領導與團隊間投機行為對組織績效之影響-以組織承諾為中介變數 (頁 57-60)