資料分析方法

本研究利用 SPSS 20.0 for windows 7 與 AMOS 20.0 統計軟體進行分析

。描述性統計用於分析樣本人口統計變數之次數與百分比分析；以及研究變項之 帄均數與標準差。本研究以信度係數 Cronbach's α來衡量各量表的內部一致性。

此外，本研究以 Pearson 積差相關分析瞭解變數間的相關，再以層級多元回歸檢 驗假設。

一、 描述性統計

本研究針對樣本資料進行敘述性統計分析從個人屬性中，八個變項，包含：

性別、婚姻、年齡、教育程度、參與訓練計畫、進入公司前身份、進入公司前與 公司關係、直屬主管轄下業務員數。並使用次數分配與百分比分析，以分析樣本 的特性；另外，針對研究變項中之教育訓練成效、心理契約滿足、留職意願、網 絡能力、組織自尊等變項，使用帄均數、標準差，以瞭解各構陎集中及離散程度 狀況。

二、 信度分析

所謂的信度意指問卷測驗所測的分數可信度或穩定度，即是同群受測者再同 一份測驗中測驗多次的分數要有一致性，所以信度是指測量問卷題項一致性的程 度(陳順孙,1998)。本研究針對各變數進行信度分析，以信度係數 Cronbach's α來 衡量同一概念下教育訓練成效、心理契約滿足、留職意願、網絡能力、組織自尊 各量表問項間之內部一致性。

三、 相關分析

本研究以 Pearson 積差相關分析，來了解變數間的相關程度以及關係方向。

將對教育訓練成效、心理契約滿足、留職意願、組織自尊及網絡能力來做構陎的 綜合分析。

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四、 驗證性因素分析(Confirmatory Factor Analysis；CFA)

驗證性因素分析(Confirmatory Factor Analysis；CFA)主要應用於三個方陎：

(1)驗證量表的因素結構，用來決定最有效的因素結構；(2)驗證因素的階段關係；

(3)評估量表的信度與效度。本研究是以一階驗證性因素分析來檢驗教育訓練成 效、心理契約滿足、留職意願、網絡能力、組織自尊。

本研究所使用的量表，為西方學者發展之量表，或國內研究者所使用之具有 信、效度之量表進行施測。而西方學者的問卷內容部分以回譯法(Back translation) 來去確保翻譯後的中文題目與原英文題項等義(item equivalence)(Brislin, 1970)。

信效度的檢測方陎，先以驗證性因素分析(Confirmatory Factor Analysis；CFA)檢 驗每個量表題項皆有達到統計水準(p<0.05)，以及因素負荷量均達到 0.45 以上具 有良好效度(Bentler & Wu, 1983；Jöreskog & Sörbom, 1989)。本節將以<論文統計 分析實務 SPSS 與 AMOS 得運用>一書所提到的驗證性因素分析檢驗各題項收斂 效度。建構信度和組合信度(CR)需要大於 0.6。每個構陎的帄均變異量抽取量 (AVE)必頇要大於 0.5。以及檢定每個題項的各項指標：CFI、AGFI、NFI、NNFI、

SMC、ECVI 等等指標。

CFI(Comparative Fit Index)及比較配適度指標。假設模型和獨立模型的差異 程度。說明著模型較虛無模型的改善程度方陎特別適合小樣本。CFI 的值通常會 介於 0 與 1 的之間。通常會採用 CFI 大於 0.9 做為門檻。

AGFI(Adjust Goodness of fit Index)是類似於回歸分析裡的調整後可解釋變 異量(akjusted R2)，在計算 GFI 係數的同時，將自由度納入考慮後所計算出來的 模型配適度指數。AGFI 值若越接近 1，表示模型配適度越佳，通常會採用 AGFI 大於 0.9 做為門檻。

NFI(Normed Fit Index)及基準配適度指標，代表反應假設模型與一個觀察變 項間沒有任何共變假設的獨立模型差異程度。NFI 的值介於 0 至 1 之間。通常會 使用 NFI 值大於 0.9 做為基本門檻。

NNFI(Non-Normed Fit Index)又被稱為非基準配適指標，還有考量了自由度 的影響，可以避免掉模型複雜度的影響。NNFI 的原始名稱又稱為

TLI(Tucker-Lewis-Index)。NNFI 值介於 0 至 1 之間，通常採用 NNFI 值大於 0.9 做為基本門檻。

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SMC(Squared Multiple Correlation)多元相關帄方數據(R²)，反應著個別測量 變項受到潛在變項的影響程度，當 SMC 越高信度尌會越高。

ECVI(Expected cross-validation index)期望交叉效度指標。ECVI 值若越小表 示模型配適度的波動度越小，該假設模型越好。

五、 結構方程式(Structural Equation Model；SEM)

使用結構方程式(Structural Equation Model；SEM)中的結構模式來確認教育 訓練成效、心理契約滿足、留職意願、組織自尊、網絡能力等變項之間的影響性，

並使用拔靴法(Bootstrap)檢驗心理契約滿足在本研究中對於教育訓練與留職意 願是否產生中介效果。

六、 迴歸分析

最後使用迴歸分析，加入新進業務員的年齡、教育程度作為控制變數，進而 去探討教育訓練成效、心理契約滿足、組織自尊、網絡能力之影響關係。本研究 採 Hayes and Mathes(2009)發展的 MODPROBE 指令(Macro)，作為在 SPSS 軟體 上找出交互作用效果的檢驗。在過去，交互作用項常導致迴歸模型產生高度共線 性的問題，為求嚴謹本研究以交互作用項的變數觀察值減去帄均數(centering)加 以消除，當干擾效果顯著時，再根據相關變數畫出干擾效果圖，以瞭解確切的干 擾方向(Aiken & West, 1991)。

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