第三章、 研究方法
第五節、 資料分析
本研究採用專家評估法，懇請三位專家學者對本研究編制之預試問卷進行評估，專 家名單如表8 所列，並且根據專家學者之建議，修正問卷內容，建立本研究的預試問卷。
表 8、評估預試問卷之專家名單
專家名單 單位 職務
吳崇旗 國立臺灣師範大學公民教育與活動領導學系 教授
李素馨 國立臺灣師範大學地理學系 教授
王偉琴 世新大學觀光學系 助理教授
二、項目分析
用於檢視題目是否具備鑑別度，並利用極端組比較法作為檢測方式，先求出每個連 續尺度構面裡的題目得分平均值，依據平均值大小排列，以前後27%的樣本區分為高分 組和低分組，將兩組進行獨立樣本t 檢定，並參考 Levene’s F 檢定判讀對應 t 值，設立 t 檢定結果p-value 小於 0.05 達到統計顯著水準，並以該 t 檢定值作為決斷值（critical ratio;
CR），當 CR 絕對值大於 1.96（α=.05）、2.58（α=.01）、3.29（α=.001），即表示該題目具 有鑑別度（邱皓政，2018）。
三、校正項目總分相關分析
將同一構面當中的每一個題項，與其他題項的加總總分（不含該題項本身）進行相 關分析，得出的相關係數至少須達 0.3 以上視為通過，在 SPSS 軟體的信度分析功能中 稱為校正項目總分相關係數（corrected item-total correlation），可以用來判別該題項與其 他題項的相對關聯性（邱皓政，2010）。
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四、信度分析
信度代表測量工具的穩定性或一致性，本研究採用Cronbach’s α 係數作為測量工具 的內部一致性檢定指標，α 係數愈高表示信度愈高，量表愈穩定，一般而言，整體量表 的α 值應高於 0.7 以上，而各因素的內部一致性須達到 0.6 為標準（楊世瑩，2013）。
五、描述性統計
針對研究收集到的樣本資料進行基本數據分析，以了解研究樣本的基本特性，採用 的分析方法包括次數分配、觀察值百分比、累積百分比、平均值、標準差等等，對本研 究的所有變項進行整體分析。
六、獨立樣本t 檢定
當自變數為類別變數，依變數為連續變數，且自變數的數量等於 2 時，應當使用 t 檢定來檢驗兩者之間的差異性，由統計公式計算檢定 t 值大小判別差異性，通常 t 值大 於2 即表示有顯著不同，當顯著性數值小於 0.05 時，即表示平均數的差異具有統計意義
（邱皓政，2019）；本研究利用獨立樣本t 檢定檢視戶外攀岩者在專業程度的分組中，低 階組和高階組兩者之間的環境衝擊態度平均得分差異。
七、單因子變異數分析（One-Way ANOVA）
當自變數為類別變數，依變數為連續變數，且自變數的數量大於 2 時，應當使用 ANOVA（Analysis of Variance）進行組間差異檢驗，先以 Levene 值的顯著性判定不同組 別之間的依變數的變異數是否具有同質性（顯著=變異數不同質；不顯著=變異數同質）， 若變異數同質則可進行ANOVA 分析判斷依變數在分組間是否具有差異性，若具有差異 性則可接續以 Scheffe 或 Tukey 法進行事後分析，進一步找出組間的差異情形；若變異 數不同質則採用 Dunnett’s T3 法進行事後分析（吳明隆、涂金堂，2005）；本研究採用 ANOVA 分析技術，檢驗環境態度和環境行為在專門化程度的不同組別之間的差異性。
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八、相關分析
以皮爾森積差相關分析對連續尺度的變數進行統計分析，用以判別兩組構面之間是 否具有相關性，分析結果以相關係數r 值表示，依據 r 值的判讀可將變數之間的相關程 度加以分級，視情況可以分為五種級別（吳明隆、涂金堂，2005）：
（一）、很高相關：r≧0.8；（二）、高相關：0.6≦r < 0.8；（三）、中相關：0.4≦r < 0.6；
（四）、低相關：0.2≦r < 0.4；（五）、很低相關：r < 0.2。
本研究以相關分析探討戶外攀岩專門化的認知、行為、情感構面之間是否具有相關 性，以及戶外攀岩專門化與環境衝擊態度和低環境衝擊行為三者之間的相互關係。
九、迴歸分析
當兩變數之間通過相關分析確認彼此具有相關性之後，可進一步透過迴歸分析來解 釋及預測兩變數之間的影響力，以建立迴歸方程式模型的方式，探討自變項X 影響單獨 依變項 Y 的能力，當以單一變數 X 為自變項時為簡單線性迴歸，而具有多個獨立變數 X 為自變項時則為多元迴歸，透過統計分析可得出迴歸係數（B 係數）：實務用途的預測 值；標準化迴歸係數（β 係數）：表示自變項 X 對依變項 Y 的預測能力；判定係數（R2 係數）：表示用自變項X 去預測依變項 Y 的解釋能力，需透過 F 檢定達統計顯著水準方 可視為有效預測（林震岩，2007；邱皓政，2019）；本研究以迴歸分析針對具有相關性的 變項，進一步探討變項之間的相互影響關係。
十、路徑分析
路徑分析可以探討自變數對依變數的影響效果，以迴歸分析當中的標準化迴歸係數
（β 係數）作為自變數對依變數的影響效果，並稱之為「直接效果」，若自變數經由中介 變數對依變數產生影響則稱為「間接效果」，而整體的總效果值為直接效果加上間接效 果；用判定係數（R2 係數）表示為模型的解釋能力（邱皓政，2006、2010）；本研究以 路徑分析將不同變項之間的影響關係透過量化模型進而具體地展現研究成果。
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