第一章 研究方法
第三節 資料分析方法
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第三節 資料分析方法
本研究的分析過程中使用到的統計方法包括：敘述性統計分析、因素分析、信度 分析、相關分析與迴歸分析，而統計分析的工具則是使用 SPSS 17.0 版本軟體。
一、 敘述性統計分析方法
敘述性統計主要是針對回收資料進行初步的分析與整理，以了解全體樣本與變數 的分布情形，本研究分析過程中先針對受測樣本，包含填答者個人基本資料與填答者 所屬公司資料，問項包含職稱、區域、年資、公司營業額、資本額、成立年數、市場 策略等，做基本的敘述性統計方法，包括百分比、帄均數、標準差等。
二、 因素分析
因素分析(Factor Analysis)為 Spearman、Thomson 與 Burt 在 20 世紀初所發明的多 變量分析技術。因素分析是種相依分析技術，它包含許多減少維度(及因素的個數)以 簡化資料的技巧，主要目的在於以較少的維度來表現原先的資料結構，而又能保存員 資料結構所提供的大部分資訊(林震炎，2008)。因為本研究皆採用多重問項來衡量同 一個變數，為了進行資料簡化與分析，篩選出最適合來檢測同一變數的問項，以較少 的問項來表示原先的資料結構，避免問項重複與共線性問題，因此採用因素分析方法 中最常使用的主成分分析法(Principal Component Analysis)。
通常最初因素分析的結果，由於各因素之間的因素負荷量差異不大，所以無法對
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三、 信度與效度分析
信度(reliability)的意涵為當採用同一統計工具測量樣本超過一次所獲得的結果是 否會一致的程度(Bernard, 2000)，換句話說，信度分析關心的是一個實驗在經過多次反 覆測詴之後能達到相同結果的程度(Carmines and Zeller, 1979)，因此當研究的資料愈有 高度的信度，蒐集的資料尌能愈準確地反映出真實的現象，信度的高低可以反應一個 測量工具的穩定性與一致性(邱皓政,2003)。本研究問卷信度衡量將採用 Cronbach’s α 信度，並以 Nunnally(1978)提出之判斷準則:α﹤0.35 代表低信度; 0.35﹤α﹤0.7 代表中 性度;而 α＞0.7 則為高信度，且在實際運用上只要 α 大於 0.5 都是可以被接受的 (acceptable)。
效度(validity)也稱為正確性，是表示一份量表能真正衡量到該量表所要衡量的能 力或功能之程度，也尌是要能達到衡量目的的量表才算是有效(林震炎，2008)。本研 究所採用的效度分析方法為內容效度(content validity)，內容效度指的測量工具的適切 性，也尌是衡量工具是否能夠真正衡量到研究者所需要的變數，以及能夠涵蓋研究主 題的程度。以問卷來說，只要問卷內容來自於理論基礎、實證經驗、邏輯推理、專家 共識等，且經過事前預詴尌具有合理的內容效度(周文賢，2002)。
四、 相關分析
相關分析(Correlation Analysis)用於討論兩組變數之間的相關性，但是相關分析只 能衡量出兩組變數的相關程度，並無法確切衡量兩變數的因果關係，只能用於解釋兩 組變數相互影響的程度，根據定義，相關分析的數值介於 1 與-1 之間，當數值越接近 1，表是兩組變數呈現正向相關，且相關程度越高，反之，當數值越接近-1，表示兩組 變數呈反向相關，當數值越接近 0 時，則此兩組變數幾乎無任何關係。本研究之問項 大多為區間尺度，因此以 Pearson 積差相關分析來衡量變數之間的相關程度。
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五、 迴歸分析
多元迴歸分析可被視為一般數據分析的系統，至此開啟了往後學者將迴歸分析 (Regression Analysis)做為一般線性模式的研究，石明家(2001)也認為迴歸分析是用來處 理準則變數與預測變數之間關係的方法，與相關分析不同，迴歸分析可衡量出變數之 間的因果關係，而且可用於了解自變數對應變數的解釋能力，邱皓政(2002)說明在兩 變數具有線性關係的前提之下，可以用相關係數的公式求取此一線性關係的方向與強 度，並建構一個 Y=bX+a 迴歸方程式，研究者可在單一自變項 X 下去預測依變數 Y 的 過程即稱為簡單迴歸分析(simple regression analysis)，而在輸入多個預測變數去預測依 變數的過程稱為多元迴歸分析(multiple regression analysis)。在運用迴歸分析之前，將 先進行配適性檢定以確定樣本符合迴歸分析的基本假設，包含：常態性檢定與殘差值 自我相關檢定等。符合迴歸分析的基本假設後，為了瞭解自變數與應變數的關係，將 先由 F 檢定與R2係數來檢視整體自變數對應變數的解釋能力，接著再利用 t 檢定來檢 視各別自變數對於應變數的影響能力。