資料分析方法

本研究使用 SPSS 套裝軟體為資料分析之工具，採用下列之資料分 析方法如下：

壹、因素分析與信度分析

因素分析的目的在於求出量表的構念效度（construct validity），將 觀察變項依其相關程度情形分成有意義的群組。本研究採用 Bartlett 球形 檢定（Bartletts test ）與 KMO 取樣適切性檢定（Kaiser-Meryer-Olkin measure of sampling adequacy）。Bartlett 球形檢定即可用來檢驗是否具有顯著的相 關係數，而顯著的球形考驗表示相關數足以作為因素分析抽取因素之作

用。而當 KMO 值愈高表示兩變項間的偏相關數愈低，而進行因素分析 萃取出共同因素的效果最佳，KMO 值於 0.60 以上其因素分析為普通合 適性。

信度是指測驗分數的一致性（consistency），信度分析目的在於求出 量表及構面的信度（reliability）指標值。Guieford 提出 Cronbach's α係數 取捨之標準，認為α值大於 0.70 表示內部一致性高，小於 0.35 則表示內 部一致性低（吳明隆，2008）。本研究採用 Cronbach's α係數取捨之標準，

以評估問卷各變項之內部一致性。

貳、敘述性統計分析

對於樣本資料進行次數統計分析，說明樣本結構之意涵。本研究之 問卷採用李克特五點量表，經過編碼後，計算出各構面之標準差、平均 數，來瞭解填答者對於各題項之看法。一般而言，平均數越高表示填答 者對此題項看法越認同；標準差越小表示填答者對此變項的看法越一致。

參、pearson 積差相關

邱皓政（2015）表示，相關係數的絕對值為 1.00，表示 2 個變項間 呈「完全相關」；相關係數的絕對值介於 0.70~0.99，表示 2 個變項間呈

「高度相關」；相關係數的絕對值介於 0.40~0.69，表示 2 個變項間呈「中 度相關」；相關係數絕對值介於 0.10~0.39，表示 2 個變項間呈「低度相 關」；相關係數的絕對值<0.10 以下，表示 2 個變項間呈「微弱或無相關」。 本研究採用 pearson 相關係數來檢定屏東縣原住民重點學校教師「課程規 畫」、「實施滿意度」、「實施成效」及「社會支持」等構面之間的關聯性。

肆、t 檢定與單因子變異數分析

獨立樣本 t 檢定分析適用於兩個獨立不同群體間之測量分數的差異 比較，而單因子變異數分析在於瞭解不同之實驗變數所造成的結果是否 具有差異性，並用來檢定三個以上獨立不同群體間之測量分數的差異比 較。本研究採用獨立樣本 t 檢定與單因子變異數分析探討屏東縣原住民 重點學校(國小部份)教師在不同背景變項下，「課程規畫」、「實施滿意度」、

「社會支持」、「實施成效」是否有顯著的差異。若在單因子變異數分析 中的 F 值有達到顯著水準（p<0.05），則再進行薛費法（scheffe）事後檢 定，以瞭解各變項在各構面上的差異情形。

伍、多元迴歸分析

多元迴歸的目的在於求出有 2 個或 2 個以上的自變項來預測或解釋 一個效標的變項。本研究運用多元迴歸分析，考驗屏東縣原住民重點學 校教師「課程規畫」對「實施滿意度」與「實施成效」的預測力；「實施 滿意度」對「實施成效」的預測力。如果迴歸係數值達顯著水準（p<0.05）， 則可選入該分層面作為效標變項的預測，並從中瞭解可解釋總變異量為 何。並採用交互作用迴歸分析（interaction regression analysis）的方式，

探討調節變項「社會支持」對自變項「課程規畫」與依變項「實施滿意 度」以及自變項「實施滿意度」與依變項「實施成效」之影響。