3.5 資料收集與分析方法
3.5.2 資料分析方法
3. 正式測試
根據專家前測、先導測試後，針對本研究問卷設計予以修正，正式施測問卷題 項共分為三部份，第一部份為組織氣候構面量表，第二部分為工作投入量表，第三 部分為個人屬性資料。總題數為48題，各項題號分佈彙整如表3-5所示，正式問卷 請參照附錄一。
開始正式施測至資料收齊時間為3月中旬至4月中旬，乃透過4位目前任職於統一 超商的朋友，從公司內部電子郵件寄發網路問卷予同事，其中有兩位是營業部主管、
另兩位是總公司主管及專員，儘可能達到樣本豐富化與擴散效果。
在樣本數量方面，本研究以二項分配決定樣本的大小，採用以下方式：已知母 體為4,211人(截至2009年4月之統一超商正職員工數)的條件下，設定在95%的信賴 水準下，可容忍誤差在正負6%以內，所需樣本為251人。在透過上述方法發送問卷，
為期一個月，最後回收之網路問卷為277份，扣除其中漏答等無效樣本14份，有效 問卷為263份，有效問卷回收率為95%，已達到原先設定之目標門檻，且符合 SEM(Structural Equation Modeling, 結構方程模式)要產出穩定的分析結果，樣本數 至少應為200以上的條件(Lomax，1989)。
表3-5 變數衡量題項分配表 架構變
架構變 架構變
架構變數數數數 衡量構面衡量構面 衡量構面衡量構面 題項題項題項題項
組織氣候 (外生變數)
結構 第一部分 (1~5 題) 責任 第一部分 (6~8 題) 獎酬 第一部分 (9~12 題) 風險 第一部份 (13~14 題) 人情 第一部份 (15~17 題) 支持 第一部分 (18~21 題) 標準 第一部分 (22~25 題) 衝突 第一部分 (26~28 題) 認同 第一部分 (29~31 題) 工作投入
(內生變數) 工作投入 第二部分 (32~40 題) 個人屬性
(調節變數) 平均月收入 第三部分 (第 8 題)
3.5.2 資料分析方法 資料分析方法 資料分析方法 資料分析方法
本研究採用量化問卷調查，分析方法分為四部分：一、敘述統計分析。二、驗證性
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因素分析(Confirmatory Factor Analysis, CFA)：經由「建構效度」檢測量表的有效性，採 用驗證性因素分析來檢測各構面量表的收斂效度及區別效度、信度分析，並進行配適度 檢驗。三、相關分析：進行控制變數(平均月收入)與依變數(工作投入)之相關分析，以 及了解控制變數(平均月收入)與自變數(組織氣候各構面)之相關情形。四、進行層級迴 歸分析，在控制個人屬性(平均月收入)之影響下，檢測組織氣候個構面對工作投入之關 係。本研究使用分析工具為統計套裝軟體SPSS 17.0及AMOS (Analysis of Moment Structures)17.0，茲將分析方法說明如下：
1. 敘述性統計分析(Descriptive Statistics)
針對回收的樣本資料，採用統計軟體SPSS17.0對外生變數(組織氣候)、內生變數(工 作投入)與調節變數(個人屬性)進行敘述統計分析，用來說明樣本的基本特性，藉以顯示 樣本結構，並計算各變數或因素之平均數、標準差及百分比等數值，說明樣本基本資料 的實際分佈情形。
2. 驗證性因素分析(Confirmatory Factor Analysis, CFA)
驗證性因素分析可用來檢測衡量問題的效度，效度代表測量問卷的正確性，指測驗 或其它測量工具確實能測出其所欲測量的特質或功能之程度而言，本研究分析所使用的 軟體為AMOS 17.0，採用建構效度(constructive validity) 來當做衡量變項效度之指標，建 構效度是指測量工具能測得一個抽象概念或特質的程度，又可分為收斂與區別效度來衡 量之如下：
(1) 收斂效度(convergent calidity) －探討週延性的問題，在於對理論架構的充 份了解，確認各構面及其題項的因素負荷量、組合信度與平均萃取變異 量。
(2) 區別效度(discriminant validity)－探討排他性的問題，要確認各構面下的變 數是否不具有完全相關。
在信度分析(Reliability Analysis)上，除了採用組合信度外，要檢測各變數或問卷題 目的可信程度，也就是檢測問卷題目是否具有內部一致性(Internal Consistency)，目前最 常用的信度分析法─ Cronbach’s α係數，適用於態度、意見式問卷（量表）的信度分析。
當一個研究主題（或構面）由很多項目組合，每個問項都與主題相關，由總分的變異數 與問項的變異數做為評量信度的指標即為α係數，依Nunnally (1978)建議以 Cronbach’s
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α>0.7表示內部一致性是在可以接受的範圍，本研究針對組織氣候各構面及工作投入等 變項進行信度分析。
在評估配適度上，本研究依據Bagozzi & Yi (1988)認為假設模式與實際資料是否契 合，須從基本配適度(Preliminary Fit Criteria)、整體模式配適度(Overall Model Fit)及模式 內在結構配適度(Fit of Internal Structure of Model)等三方面加以評估，且配適指標整理如 下表：
(1) 基本配適度：
用來檢測模式之系統誤差、辨認問題或輸入是否有誤等，可由衡量指標的 衡量誤差不能有負值及因素負荷量不能太低(低於0.5)或太高(高於0.95)，且 是否達顯著水準加以衡量。
(2) 整體模式配適度：
用來評估整個模式與觀察資料配適的程度，Hair et al.(1988)分為三個類型，
並於下表將模式配適度指標整理敘述之
a. 絕對適合度(Absolute Fit Measures)：用以確認整體模式可以預測共變 數或相關矩陣的程度。
b. 增量適合度(Incremental Fit Measures)：比較發展理論模式與虛無模 式。
c. 簡要適合度(Parsimonious)：調整適合度衡量，能比較含有不同估計係 數數目的模式，以決定每一估計係數所能獲致適合程度。
(3) 模式內在結構配適度：
用以評量模式內估計參數顯著程度、各指標及潛在變項的信度等。
表3-6 模式配適度指標 類型類型類型
類型 指指 標指指 標標標 名名名名 稱稱稱稱 與與與與 性性性性 質質質 質 檢定值檢定值 檢定值檢定值 適用情形適用情形適用情形適用情形
簡約 配適測量
χ2 test
理論模型與觀察模型的契合程 度
P > 0.01 說明模型解釋力
χ2/df（Carmines & McIver,1981）
考慮模式複雜度後的卡方值 < 2 (良好) < 3 (可接受)
模式複雜度影響
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AGFI （Bentler, 1983）
考慮模式複雜度後的 GFI NFI （Bentler & Bonett, 1980）
比較假設模型與獨立模型卡方 差異
≥ 0.9 說明模型較虛無 模型的改善程度 NNFI （Bentler & Bonett, 1980）
考慮模式複雜度後的 NFI
4. 層級迴歸分析（Hierarchical Regression Analysis）
在迴歸模型中，將控制變數、自變數依序投入迴歸分析中，視投入自變項後之R2
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Diagnostics)及自我相關診斷(Autocorrelation)。共線性診斷是用來評估迴歸模式中的自變 數是否存在著高度相關之現象，若自變數間具有高度的線性組合關係時，會導致在統計 推論時，產生迴歸分析之情境困擾。可用容忍值(Tolerance)或變異數膨脹因素(Variance inflation factor, VIF)來評估，R2為一個自變數被其他自變數當作因變數來預測時，該自 變數可以被解釋的比例，則Tolerance=1- R2，容忍值代表該自變數被其他自變數無法解 釋的殘差比，亦即R2比例愈高，容忍值愈小，代表預測變數不可解釋殘差比愈低。而 VIF=1/ Tolerance，容忍值愈小，VIF愈大，即預測變數迴歸係數的變異數增加，共變性 愈明顯；一般來說，當容忍值 < 0.1或VIF > 10，則表示該迴歸具高度共線性(林震岩，
2008，p.561)。自我相關分析是量測不同自變數(X)所產生的誤差項之間有無相關存在，
也就是應符合無自我相關現象，可用Durbin-Watson檢定相鄰的兩誤差項的相關程度大小，
當誤差之間完全沒有線性相關時，此值接近2，一般D-W值介於1.5~2.5之間，即大略表 示無自我相關現象。(林震岩，2008，p.561)
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四 四
四 四、 、 、研究結果 、 研究結果 研究結果 研究結果
本章將分成四節，分別進行敘述統計分析、驗證性因素分析、相關分析和層級迴歸 分析，其中敘述統計、相關、層級迴歸方面是採用SPSS 17.0進行分析，而驗證性因素分 析是以AMOS 17.0進行。第一節針對樣本在各變項的得分情形加以描述；第二節對於實 施驗證性因素分析方法，包括：建構效度與配適性檢測；第三節針對控制變項與依變項 之相關做分析；第四節則是在控制變項下，檢測自變項之所有構面對依變項的影響。
4.1 各研究變 各研究變 各研究變 各研究變數 數 數之 數 之 之 之敘述性統計 敘述性統計 敘述性統計 敘述性統計
從本研究回收之有效樣本資料中，透過各研究變數之描述性統計，描述個人屬性資 料之次數與百分比分佈情形(如表4-1所示)、計算組織氣候及工作投入各構念之平均數、
標準差(如表4-2、4-3所示)，以了解研究樣本的員工屬性分佈、對組織氣候的感受強度 及其對工作投入的自我認知程度。
1. 個人屬性個人屬性個人屬性個人屬性
有關人口統計變數之分佈，詳列於下表所示，以下摘要敘述：
(1) 性別
本研究樣本中，男生回收的樣本人數遠高於女生的樣本人數，男性受訪者 比例將近85％，不過就統一超商的官網資料顯示，目前統一超商正職員工之男 女比率幾近各半，以男生略多一些，而在工作投入之分數上以男生的平均3.88 分略高於女生的3.67。
(2) 年齡
本研究樣本的年齡分佈，以31~40歲佔55%為最多數，符合官網統計資料中 平均年齡為31歲，在工作投入程度，以41~50歲受訪員工的4.04為最高分，其 次為21~30歲。
(3) 婚姻狀況
本研究樣本以已婚者佔62%為多數，其工作投入平均分數為3.82，略低於 未婚者的3.86。
41 (4) 學歷
本研究樣本以大學學歷佔多數，其次為專科，再者為高中或高職，其中專 科學歷者的工作投入平均分數為3.99，均高於大學或研究所以上學歷。
(5) 服務部門
本研究樣本中，以總公司員工佔大多數，比重為74%，在工作投入上，以 服務於直營門市之員工的3.97最高。
(6) 職務
本研究樣本中，以區顧問佔了71%為最多數，加上營業部員工，約佔了全 部樣本近9成比重，而工作投入程度上，以店經理/副理的3.96最高，總公司員 工的3.60最低。
(7) 服務年資
本研究樣本中有5成的受訪員工，在統一超商的服務年資超過10年，有9成 以上受訪員工為超過3年，而工作投入程度最高者，則是年資為3~5年之員工，
至於工作10以上和1年以下之員工，其工作投入均低於平均值。
(8) 平均月收入
本問項之類別原以「15000 以下」、「15000 ~ 25000」、「25001 ~ 35000」、
「35001~ 45000」、「45001 ~ 55000」、「55000 ~ 65000」、「65000 ~75000」、
「75000 ~ 85000」、「85000 以上」作為級距，但因基於公司保密原則，故不 揭露個別級距之分佈情況，而改取中位數，將樣本區分為低收入和高收入兩群 體，以保護公司隱私且無礙於後續分析。
分群後之樣本中，低收入群體佔55%、高收入群體佔45%，在工作投入平 均分數上，高收入群體的3.94則略高過於低收入群體的3.76。
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標準 3.56 .56 263
衝突 2.68 .75 263
認同 3.83 .72 263
3. 工作投入工作投入工作投入工作投入
本研究樣本之工作投入平均數為3.84，標準差為0.54，顯示統一超商員工的工 作投入程度頗高，普遍認為自己對工作的認同感高、願意花長時間投入工作。
表4-3 工作投入之敘述性分析表
研究構面 平均數 標準差 有效樣本數
研究構面 平均數 標準差 有效樣本數