資料分析方法

本研究採用 SPSS 18.0 與 AMOS 17.0 兩種統計分析軟體來進行資料分析與假說 檢驗，並以「敘述性統計」、「信度分析」、「效度分析」與「路徑分析」等方式來 作資料的萃取，試圖從中擷取適當的產出作為本研究之研究結果，以利後續結論、

討論與建議的進行。

一、敘述性統計

敘述性統計分析將於問卷資料回收後開始執行，其可使得原始資料變得系統 化、組織化且易於整理；此統計方式的主要目的為描述樣本之特性，並藉此交代

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受訪者的基礎數據，在本研究中則包括「性別」、「年齡」、「教育程度」與「工 作年資」等，以了解個別變項之間的分布情形與特性。

二、信度分析

信度可以衡量出量表的可靠度、一致性與穩定性(Kerlinger, 1999)，因此若研 究量表具有一定程度之信度水準，其研究結果亦較具可靠性與說服力。在本研究 當中，研究者將透過內部一致性信度(coefficient of internal consistency)來檢測量表 題目之間是否具有同質性。

具體做法以 Cronbach's α 係數針對「企業社會責任認知」、「企業聲望認知」、「組 織承諾」與「工作滿意度」等變項與總體量表進行信度檢測；檢測結果將根據表 4-13 之 Cronbach's α 係數對照表進行分析結果之闡釋。而表 4-13 則為研究者綜合、

整理多數學者對於社會科學領域、應用性與驗證性相關研究所提出之信度評價與 其所包含之 Cronbach's α 係數範圍。

表 3- 13 Cronbach's α 係數對照表

信度評價 Cronbach's α 係數

不可信 Cronbach's α 係數＜0.7 尚可接受之最小信度 0.7≦Cronbach's α 係數＜0.8

可信，信度值佳 0.8≦Cronbach's α 係數＜0.9 十分可信，信度甚佳 0.9≦Cronbach's α 係數 資料來源：修改自 DevVellis(1991)、Nunnally(1978)、本研究整理

三、效度分析

效度分析主要是為了檢測問卷之確實測量程度，而在本研究當中將同時使用 內容效度(content validity)及建構效度(construct validity)來檢測問卷之正確性。在內 容效度部分，因本研究所提出之變項與構面皆有相當的理論背景作為基礎，且多 數問卷內容皆參考過去學者所進行之相關研究，亦在預試時透過專家效度檢測對

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其做出審慎檢視，並針對有疑慮之問項加以修訂，故本研究之衡量工具應具有相 當之內容效度。

在建構效度方面，本研究則將以結構方程模型 (SEM, Structural Equations Modeling)中的驗證式因素分析(Confirmatory factor analysis, CFA)進行構面之因素 結構的配適度檢定，並以因素負荷量、組合信度(composite reliability)與平均變異抽 取量(average variance extracted)來檢視各構面之概念是否具有足夠的收斂效度與區 別效度(陳寬裕、王正華，2012)。

四、路徑分析

由於本研究是以「企業社會責任」、「企業聲望認知」、「組織行為」與「工作 滿意度」四大架構作為研究基礎，另外在各個主構面下亦設計出 2~7 個數量不等 之子構面，而為了探究這些因素之間複雜的因果關係，本研究將運用結構方程模 型中的路徑分析來進行變數相關性的檢測。

有越來越多的研究者認為，SEM 統計技術是較為適合用來分析多變量的資料 集(Gefen, Straub, & Boudreau, 2000; Hair, Anderson, Tatham, & Black, 2006)。此技術 除了可以估計多個互相關連的相依關係，亦能夠指出在這些相依關係中，尚未被 研究者所觀察到的觀念；同時亦能夠解釋在估計過程中所出現之衡量誤差(黃俊英，

2002)。但值得注意的是，SEM 基本上是一種驗證性的方法，通常必須有理論的支 持與引導，而本研究在變項與相關構面的設計上亦符合此一要件。

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