資料分析方法

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第四節 資料分析方法

本研究依研究架構、研究目的，考慮變項之性質及分析工具本身的適切性，

選擇適當且能正確衡量欲探討主題的統計分析方法。本研究分析工具則選取 Excel 與 SPSS 12.0 for Window 視窗版軟體中之多元線性迴歸進行資料分析，分別進行 描 述 性 統 計 (descriptive statistics analysis) 及 推 論 性 統 計 (inferring statistics analysis )，本研究中將各項統計檢定顯著水準訂為α=0.05，資料 分析中所使用之統計方法，詳述如下：

一、描述性統計分析（Descriptive Statistics）

描述性統計描述數字資料，可以根據所涉及的變項個數而做不同的分類(朱柔 若，2000：556)，以瞭解類變項分布情形及各變數的基本數據。本研究對於統計 人口統計變項之性別、婚姻狀況、教育程度、家庭型態、行業類別、扶養子女、

年齡、服務年資狀況，進行描述性統計，以瞭解樣本的分佈情形。

二、t 檢定（ t Test）；t 考驗

本研究以 t 檢定檢查二個團體或組間各構面之平均數是否有差異存在，以 瞭解企業托兒福利之使用程度、工作家庭平衡與員工工作績效各構面的差異情 形。

三、單因子變異數分析(One Way Analysis of Variance；One Way ANOVA) 單因子變異數分析係用來檢定三個或三個以上母群平均數之差異(林清 山，1999)。當自變項與依變項之間如達顯著水準後，則進一步用事後比較考驗 (post hoc tests)之 Scheff’e 法檢查組之組之差異情形達顯著水準，或用最小 顯著差異法(Least Significant Difference；LSD)進行事後多重比較，以判別顯 著差異之組別。

四、皮爾遜積差相關(Pearson Product Moment Correlation；簡稱相關)

Pearson 積差相關分析係用來探討二組變數關係是否達顯著水準、有無顯著

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相關聯性，相關係數以 r 表示，Pearson r 值介於-1 到+1 間。本研究則用以檢測 企業托兒福利、工作家庭平衡與員工工作績效兩變項之間的顯著性及相關性。

五、多元廻歸分析(Multiple Regression)

廻歸分析主要應用在：１.探討與解釋自變項與依變項間關係之強弱與方 向；２.找出對依變項之最佳預測方式；3.干擾控制後，探討自變項與依變項間的 真正關係：4.探討自變項間交互作用效與依變項間之關係(王保進 1999)。

多元廻歸分析則是用來測量自變項與依變項之間的線性關係，係用來分析每 個自變項對依變項獨特的影響，而多元迴歸分析產生主要的值，如下所述(吳明 隆，2007)：

1. R value：R 值，稱為多元相關(multiple correlation)，係表示自變項和 依變項之間的關係性，範圍是從 0 至 1 之間。

2. β weight：稱為標準廻歸係數(standard regression coefficient)代表，

簡稱 β 權值(Beta weight)，係代表每個自變項單獨對依變項的影響，β 值的範 圍從-1 至+1 之間，其絶對值越大者，表示預測能力越強(邱皓政，2006)。正值 β 權值表示自變項會正向影響依變項。反之，負值的 β 權值代表自變項會反向影響 依變項。β 權值越大，自變項和依變項之間作用越大；β 權值越小，自變項與依 變項之間作用越小。

3. R square：在簡單迴歸方程式中是用 R 平方值的大小(0＜R 平方＜1)來決 定該簡單迴歸方程式是否具預測力。R 平方值愈大時，表示該簡單迴歸方程式愈 具有預測力。R 平方稱為判別係數(決定係數)(coefficient of determination)，

係指依變數能夠被獨立變數所解釋(預測)的部分(大小)。

4. 調整後 R 平方(adjusted R square 或△R square)：在多元迴歸分析，每 增加一個獨立變項時，其 R 平方值一定會增加(不論所增加的獨立變項為何)。但 是調整後 R 平方值是數個獨立變項同時作一次考慮，不會因為獨立變項的增加而 使得調整後 R 平方的值增加。因此，在多元迴歸方程式中是看調整後 R 平方，代 表此多元迴歸方式的總預測力有多大，而不是看 R 平方值的大小。

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故本研究係用多元廻歸分析探究企業托兒福利的使用、工作與家庭平衡對員 工工作績效各變項之影響效果。

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