資料分析方法

本 研 究 在 回 收 問 卷 後 ， 先 剔 除 回 答 不 完 整 的 無 效 問 卷 後 ， 接 著 將 有 效 問 卷 進 行 編 碼 ， 再 以 S P S S 1 2 . 0 版 套 裝 軟 體 進 行 資 料 處 理 與 統 計 分 析 ， 並 以 α = . 0 5 為 顯 著 水 準 進 行 統 計 考 驗 ， 茲 將 本 研 究 所 採 用 的 統 計 方 法 分 述 如 下 ：

一 、 描 述 性 統 計 分 析 ( D e s c r i p t i v e S t a t i s t i c s A n a l y s i s )

本 研 究 針 對 問 卷 各 部 分 ， 透 過 次 數 分 配 、 平 均 數 、 百 分 比 及 標 準 差 等 統 計 量 ， 以 了 解 學 童 之 個 人 背 景 、 學 習 滿 意 度 、 學 習 成 效 和 行 為 意 向 之 現 況 。

二 、 項 目 分 析 ( I t e m A n a l y s i s )

項 目 分 析 旨 在 求 出 各 題 項 是 否 具 有 鑑 別 度 ， 其 作 法 是 將 受 試 者 在 量 表 的 得 分 總 和 依 高 低 排 列 ， 得 分 前 2 7 % 列 為 高 分 組 ， 得 分 後 2 7 % 列 為 低 分 組 ， 再 以 獨 立 樣 本 t - t e s t 考 驗 二 組 在 每 個 題 項 之 差 異 ， 如 果 p < 0 . 0 5 ， 表 示 該 題 項 能 鑑 別 不 同 受 試 者 的 反 應 程 度 ， 有 存 在 之 價 值 ； 反 之 ， 若 p

＞ . 0 5 ， 則 表 示 該 題 項 未 有 鑑 別 度 ， 則 應 刪 除 該 題 項 。 三 、 探 索 性 因 素 分 析 ( E x p l o r a t o r y F a c t o r A n a l y s i s , E F A )

探 索 性 因 素 分 析 旨 在 求 出 各 量 表 之 效 度 ， 它 是 一 種 潛 在 結 構 分 析 法 ， 主 要 由 二 部 份 所 組 成 ： 一 個 稱 為 共 同 因 素 ( c o m m o n f a c t o r ) ， 另 一 個 稱 為 唯 一 因 素 ( u n i q u e f a c t o r ) 。 因 素 分 析 時 ， 共 同 因 素 的 抽 取 ， 最 常 用 的 方 法 為 主 要 成 份 分 析 法 。 因 素 分 析 的 步 驟 ， 可 簡 述 如 下 ：

1 . 計 算 變 項 間 相 關 矩 陣 或 共 變 矩 陣 ： 考 慮 到 變 項 的

「 共 同 性 」 ≧ 0 . 5 以 上 為 佳 。

2 . 估 計 因 素 負 荷 量 ： 因 素 負 荷 量 ≧ 0 . 5 為 佳 。

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3 . 決 定 轉 軸 方 法 ： 本 研 究 採 用 直 交 轉 軸 法 4 . 決 定 因 素 與 命 名

四 、 信 度 分 析 ( R e l i a b i l i t y A n a l y s i s )

所 謂 信 度 分 析 ( R e l i a b i l i t y A n a l y s i s ) ， 就 是 量 表 的 可 靠 性 、 一 致 性 的 考 驗 ， 如 果 一 個 量 表 的 信 度 愈 高 ， 代 表 其 愈 穩 定 。 本 研 究 以 「 C r o n b a c h ’ s α 」 係 數 來 考 驗 量 表 的 內 部 一 致 性 ， 「 C r o n b a c h ’ s α 」 係 數 最 好 在 0 . 7 以 上 ， 在 0 . 6 以 上 尚 可 接 受 ， 但 如 果 是 在 0 . 6 以 下 ， 則 應 重 新 修 訂 或 重 新 編 製 研 究 工 具 ， 學 者 D e V e l l i a ( 1 9 9 1 ) 亦 提 出 以 下 觀 點，α 係 數 值 介 於 0 . 6 5 至 0 . 7 0 間 尚 可；α 係 數 值 介 於 0 . 7 0 至 0 . 8 0 之 間 具 有 高 信 度 ； α 係 數 值 大 於 0 . 8 0則 最 佳 。 五 、 重 複 量 數 單 因 子 變 異 數 分 析(One-way ANOVA Repeated Measures)

用 以 考 驗量 表 各 構 面 因 素 間 之 相 對 重 要 性 ， 若 達 顯 著 水 準 ， 表 示 各 構 面 間 有 顯 著 差 異 ， 需 進 一 步 進 行 L S D 事 後 比 較 。

六 、 L S D ( L e a s t S i g n i f i c a n c e D i f f e r e n c e ) 事 後 比 較

若 重 複 量 數 分 析 達 顯 著 水 準 ， 表 示 構 面 因 素 間 平 均 數 之 間 有 顯 著 差 異 ， 即 以 L S D 事 後 比 較 法 進 行 比 較 ， 以 檢 定 各 量 表 各 構 面 因 素 間 之 差 異 情 形 。

七 、 單 因 子 多 變 量 變 異 數 分 析 ( One-way M a n o v a )

要 比 較 各 組 平 均 數 的 差 異 是 否 顯 著 時 ， 若 要 同 時 考 驗 二 個 以 上 的 依 變 項 ， 則 可 採 用 多 變 量 變 異 數 分 析 ( M a n o v a ) 多 變 量 變 異 數 分 析 的 優 點 為 ：

（ 一 ） 可 減 少 型 一 錯 誤 的 發 生 。

（ 二 ） 可 以 同 時 考 驗 數 個 依 變 項 對 自 變 項 的 效 果 ， 深 入 了 解 依 變 項 之 間 關 係 ( T h o m p s o n ， 1 9 9 4 ) 。

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本 研 究 以 M a n o v a 分 析 法 ， 比 較 不 同 人 口 背 景 變 項 在 游 泳 課 程 學 習 滿 意 度 、 學 習 成 效 和 行 為 意 向 上 的 差 異 情 形 。 八 、 雪 費 ( S c h e f f e ) 事 後 比 較 法

在 M a n o v a 分 析 法 ， 若 p 值 達 顯 著 水 準 ( p ＜ . 0 5 )，表 示 組 別 間 至 少 有 一 對 平 均 數 之 間 有 顯 著 差 異，當 各 組 人 數 不 相 等 或 想 進 行 複 雜 的 比 較 時 ， 即 以 雪 費 ( S c h e f f e ) 事 後 比 較 法 進 行 比 較 ， 以 檢 定 各 群 組 間 之 差 異 情 形 。

九 、 徑 路 分 析 ( P a t h A n a l y s i s )

本 研 究 採 用 「 徑 路 分 析 」 方 法 以 求 出 各 變 項 間 之 徑 路 係 數 ， 藉 以 瞭 解 各 變 項 間 之 直 接 效 果 和 間 接 效 果 ， 進 而 確 定 研 究 架 構 之 因 果 關 係 。

十 、 典 型 相 關 分 析 ( C a n o n i c a l C o r r e l a t i o n A n a l y s i s )

典 型 相 關 分 析 可 以 同 時 探 討 多 個 自 變 項 與 多 個 依 變 項 間 之 關 係 ， 當 研 究 架 構 之 徑 路 分 析 存 在 時 ， 即 進 一 步 探 討 其 因 素 構 面 的 控 制 變 項 與 效 標 變 項 間 的 典 型 相 關 情 形 。 本 研 究 即 在 求 出 學 習 滿 意 度 、 學 習 成 效 及 行 為 意 向 兩 兩 之 間 是 否 有 顯 著 相 關 存 在 。

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