資料分析

依據研究目的及研究變項之衡量尺度適切性，本研究採取計量方法 進行資料的分析與假設檢定。

問卷回收後，先檢視其填答情形，問卷中若有資料不完整或填答內 容明顯矛盾者，則視為無效問卷並予剔除；隨後將有效問卷進行編碼、

登錄。

當問卷調查資料完成電腦建檔後，即列印資料加以核對，修正可能 的錯誤，使調查所得的資料能夠正確無誤。然後運用統計軟體進行資料 分析，使用描述性統計來表現各個變項的分佈情形，並進一步採用推論 性統計來分析知覺組織支持、關係型心理契約、工作壓力、工作生活平 衡和工作滿足變項間之影響程度，進行研究假設檢定與資料分析。

其次，對各變項進行信、效度分析，將不符合信、效度之題項剔除。

接著，利用 Pearson 相關分析檢驗各變項間之相關性與層級迴歸分析變 項間之因果關係。各分析方法分述如下：

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一、描述性統計分析（descriptive statistics）

所謂描述性統計分析是指利用一套系統性的方法與統計技術，來針 對資料進行整理、描述與解釋，其目的是要簡化數量龐大的資料，且可 明確說明數據所代表的意義（邱皓政，2002）。並檢視本研究單一變數 的次數分配、平均數、百分比、標準差等統計量來說明樣本的資料特性，

透過此分析了解回收問卷的背景資料與其分布情形。

二、信度分析（reliability analysis）

信度是衡量問卷結果的一致性與穩定性，亦即檢測資料的可靠性

（郭生玉，2005）。穩定性代表的是重複衡量一樣的事物或個人應獲得 相同的結果；一致性是指衡量相同態度的題項間應具一致性。而在同一 尺度中，各項目亦具有內部一致性或內部同質性。

本研究以內部一致性信度（cronbach’s α）來進行檢定。α 係數是計 算各題項間相互關聯程度的函數，其值介於 0 至 1 之間，愈高則代表量 表內部一致性愈佳。一般認為α 係數至少要大於 0.5，若 α 係數大於 0.7，

則為高信度（Nunnally, 1978）。

三、效度分析（validity analysis）

效度是指測驗工具確實能測量其所欲測量的特質之程度，亦即指測 驗結果的正確性（郭生玉，2005）。一般較常應用的效度分析係為內容 效度（content validity）。

本研究問卷之設計，係先經文獻蒐集、探討整理及分析，再參採國 內、外學者過去所發展之問卷，編製成初稿；之後並與指導教授討論問 卷量表各構面及題項之適切性，以及請相關領域之學者、實務界之專家 及英文專業人員加以審查、修正，進行專家考驗；嗣於彙整後再與指導 教授討論，據以建立本問卷的內容效度。

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四、相關分析（correlation analysis）

相關分析探討兩變項之間的關係，用以初步分析自變項和依變項間 之相關強度與正負關係。

本研究採用皮爾森積差相關（Pearson product-moment correlation）

分析，運用相關係數絕對值（r 值）的大小來表達關聯強度。絕對值越 大時表示關聯強度越強。當 r 值在.80 以上，表示為高度相關；r 值在.40 以上至.80 之間，表示為中度相關；r 值低於.40，表示為低度相關（郭生 玉，2005）。

五、迴歸分析（regression analysis）

迴歸分析是指當兩變項間具相關性時，研究一變項對另一變項影響 情況的統計方法。用以瞭解自變項各構面對於依變項各構面的個別影響 力，並找出一適當的數學方程式來表示其關係，藉以獲知其解釋力或預 測能力的高低。本研究以迴歸分析來檢視知覺組織支持、關係型心理契 約、工作壓力、工作生活平衡以及工作滿足等變項之間的影響情形及解 釋力。

六、階層迴歸分析（hierarchical regression analysis）

階層迴歸分析是指將變項以分層來處理的一種整合性的多層次分 析策略。透過將自變項對依變項的影響加以控制，使自變項對依變項的 影響性更精確的統計方法。用於檢測變項之間彼此能夠解釋與預測的能 力，以驗證本研究假設之中介效果是否存在。

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