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第三章 研究方法

第四節 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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