本研究採用 PASW Statistics 18.0 與 AMOS 18.0 統計軟體作為資料分析工具，
先於正式問卷回收後，先進行檢查與篩選之動作，將問卷反向題設計填答不正確 者與大部分皆採相同答案填答者予以刪除，並於問卷資料編碼建檔後，針對有效 之問卷進行統計之評估分析，依據本研究欲達成之目的，將採用敘述性統計分析、
信度分析、效度分析、Pearson 相關分析及結構方程模式等方式進行問卷資料數據 的檢測，資料分析運用之統計方法，如下所述：
一、 敘述性統計分析
依據問卷調查房屋仲介公司之從業人員的基本資料與研究變項資料，進行描 述、整理與解釋，藉以初步了解受訪對象之基本特性及樣本在各變項的分佈情形。
而本研究將以平均數、標準差、次數分配、百分比及變異數等來說明，且本研究 問卷變項衡量方面是以李克特(Likert)五點尺度量表來計算，透過編碼計算後，可 瞭解受測者對於該構面的看法和意見。一般來說，標準差愈小代表受測者對該變 項的看法愈一致，而平均數愈高則代表受測者對該變項的認同程度較高。
二、 信度分析
為了能瞭解衡量結果的一致性及穩定性程度，本研究以 PASW Statistics 18 統 計軟體計算 Cronbach’s α值來衡量同一構面下各問項的內部一致性，以確保整體 問卷的信度。Cronbach (1951)提出 Cronbach’s α係數的準則是α值小於或等於 0.35 為低信度；α值介於 0.35~0.7 之間為中信度；α值大於 0.7 以上稱為高信度，也就 是說當信度係數愈高，表示各構面相關程度愈高，內部一致性的程度愈高，而α 值於介於 0.6 至 0.7 之間都算是可接受之信度標準範圍(吳明隆，2003)。
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三、 效度分析
效度是指衡量之工具能否真正的衡量出研究者所想要測量的問題，也就是說 根據研究目的、內容及範圍來檢驗所做的研究是否為有效，而效度愈高表是測量 結果越能顯現所欲衡量對象之特徵。本研究將以專家效度(Expert validity)、內容效 度(Content validity)及建構效度(Construct validity)來檢定，主要是用來檢驗問卷內 容之適切性，考量問卷是否有足夠的行為樣本，來評估問卷內容是否具有高代表 性，及檢測某概念理論邏輯相關的一致性程度。
四、 Pearson 相關分析
為了瞭解兩個變數間的關係，本研究以 Pearson 積差相關分析，來檢測兩個變 數間之相關程度及說明研究中各變數之間的正負方向，其值恆介於負 1 與正 1 之 間，正 1 表示兩變數為完全正向線性相關；負 1 表示兩變數為完全負向線性相關；0 則代表兩變數間無線性關係存在。本研究將以其來探討倫理領導、知識分享、組織創 新及組織績效間的正負關係及相關性。
五、結構方程模式
結構方程模式(structural equation modeling，SEM)是用來檢定各個假說的路徑 關係(因果關係)，其能同時檢驗兩個或兩個以上變項之間的相依關係，然而，結構 方程模式有效地結合了多元迴歸、因素分析與路徑分析，能進一步同時處理共變 量結構分析的問題、多組迴歸方程式之估計，而本研究主要是探討倫理領導、知 識分享、組織創新與組織績效之間的影響關係，且欲進一步檢測本研究之架構模 型、驗證相關假設，故採用結構方程模式(SEM)分析之。而其中迴歸分析、因素分 析及路徑分析之統計運用方法，如下所述：
(一)迴歸分析
迴歸分析的主要目的在於探討變項間之解釋與預測關係，解釋功能是在說明 自變項與依變項間的關聯強度及方向；預測功能則是利用已知的自變數來預測未 知的依變數。
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(二)因素分析
因素分析之主要目的在於將眾多的因素歸納成少數幾個有意義的因素，而因 素分析法大致分為探索式因素分析(Exploratory Factor Analysis；EFA)及驗證式因素 分析(Confirmation Factor Analysis；CFA)兩種。而本研究則採用 CFA 來作驗證，由 於 CFA 是用來測量問卷題項背後的因素結構且在於驗證之前研究的理論架構，也 就是說研究架構在資料蒐集前就已經決定，故較適用於已經預先假設好之因素架 構。
(三)路徑分析
路徑分析法(Path Analysis)最早是用來解釋基因之於人類的因果關係，主要是 在於分析變數間的因果關係(causal relationship)，通常由研究者根據理論文獻提出
「因果模式」，而後畫出「路徑圖」來說明各變項間可能的因果關係。
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第肆章 資料分析與結果
本章節主要針對回收後的問卷資料進行統計分析，共分為四節，第一節為回 收樣本之基本資料分析；第二節為信、效度分析；第三節相關分析；第四節為結 構方程模式與研究假說之驗證結果。