資料分析

本研究使用 SPSS 18.0 統計軟體分析所收集之實驗數據，分別進行「程式設 計學習成效分析」及「程式設計學習態度分析」，統計分析之顯著水準值皆設 為.05，分析方法詳述如下：

壹、程式設計學習成效分析

程式設計學習成效分析採二因子多變量變異數分析(two-way MANOVA)，自 變項為目標導向回饋及分組方式，依變項為程式設計學習成效，針對程式設計學 習成效之「操作技能」、「基礎概念」與「進階概念」進行分析。程式設計學習 成效分析流程如圖3-6所示。

首先進行多變項同質性檢定考驗，本研究採常用之檢定Box's M考驗以考驗依 變項間母群體之變異量是否相似。若符合變異數同質性之基本假定，則可進行二 因子多變量變異數分析，並觀察Wilks' Lamda值(吳明隆、涂金堂, 2005)；若違反 變異數同質性之基本假定，且各組樣本人數差距不大，亦可進行二因子多變量變 異數分析，並觀察Pillai's Trace值(Tabachnick & Fidell, 2006)。接著進行多變量變 異數分析，確認目標導向回饋與分組方式兩自變項之交互作用是否達顯著水準，

若交互作用達顯著水準，則分別進行單純主效果分析(simple main effect)；若交互 作用未達顯著水準，則進行主效果分析(main effect)，判斷目標導向回饋與分組方 式主效果對程式設計學習成效是否有影響。

圖 3-6 程式設計學習成效分析流程圖

貳、程式設計學習態度分析

程式設計學習態度分析採二因子多變量變異數分析(two-way MANOVA)，自 變項為為目標導向回饋及分組方式，依變項為程式設計學習態度，針對程式設計 學習態度之「學習動機」、「回饋接受度」與「回饋幫助度」進行分析。程式設 計學習態度分析流程如圖 3-7 所示。

首先進行多變項同質性檢定考驗，本研究採常用之檢定Box's M考驗以考驗依 變項間母群體之變異量是否相似。若符合變異數同質性之基本假定，則可進行二 因子多變量變異數分析，並觀察Wilks' Lamda值(吳明隆、涂金堂，民94)；若違反 變異數同質性之基本假定，且各組樣本人數差距不大，亦可進行二因子多變量變 異數分析，並觀察Pillai's Trace值(Tabachnick & Fidell, 2006)。接著進行多變量變 異數分析，確認目標導向回饋與分組方式兩自變項之交互作用是否達顯著水準，

若交互作用達顯著水準，則分別進行單純主效果分析(simple main effect)；若交互 多變項同質性檢定考驗

二因子多變量變異數分析 自變項：目標導向回饋、分組方式

依變項：程式設計學習成效

目標導向回饋 × 分組方式 交互作用顯著與否

單純主效果分析 主效果分析

顯著 不顯著

完成

作用未達顯著水準，則進行主效果分析(main effect)，判斷目標導向回饋與分組方 式主效果對程式設計學習態度是否有影響。

圖 3-7 程式設計學習態度分析流程圖 多變項同質性檢定考驗

二因子多變量變異數分析 自變項：目標導向回饋、分組方式

依變項：程式設計學習態度

目標導向回饋 × 分組方式 交互作用顯著與否

單純主效果分析 主效果分析

顯著 不顯著

完成