本研究使用實驗所取得的資料進行資料分析。資料分析包含題組資料分析、題組 間資料分析以及使用順序維度進行的順序分析。同題組資料分析探討 SQL 語法中不 同數量的運算元在相同運算子時任務複雜度是否有所差別。題組間資料分析利用不同 題組間相同運算元數量的題目探討 SQL 語法中不同運算子間任務複雜度的關係，最 後利用順序維度進行的順序維度分析，分析運算子權重法、Halstead 及延伸 Halstead 三個方法與實際資料的排序差異程度，藉此找出哪些方法可以有效的衡量撰寫 SQL 敘述的任務複雜度。
4-1 題組資料分析
利用題組設計，分析同題組中相同運算子搭配不同數量運算元時，受測者在使用 者績效、時間及信心度的變化，這樣的方式可以詳細的解釋 SQL 語法中不同數量的 運算元在相同運算子時任務複雜度的變化。
4-1-1 題組內平均分數分析
本研究參考 Borthick 等學者（2001）建議的方法進行受測結果的正確性的評定。
評定方式以分數呈現，在評定過中，每個實驗題目的滿分為 10 分，結果中每發現一 個微觀錯誤（Micro Errors）扣 2.5 分，一個巨觀錯誤（Macro Errors）則扣 10 分，直 至分數扣完為止。以下將三個不同群組（群組 A：26 位是台灣科技大學學生，受過 兩學期撰寫 SQL 訓練課程、群組 B：19 位中華大學碩士專班學生，接受過撰寫 SQL 語法訓練或工作上可能有實際操作經驗、群組 C：55 位則為中華大學二年級學生，
受過一學期 SQL 訓練）。受測者的資料整理後如圖 4-1，由圖 4-1 可以看到在 SELECT 題組中使用者對於不同運算元數目時平均分數的變動。基於任務複雜度的學理，使用 者在運算元數目越多時，平均分數應該要越低，因為 SQL 語法的任務複雜度提升，
使用者的查詢績效應下降。但是此一現象在 SELECT 題組時表現並不明顯，然而在 WHERE 題組（圖 4-2）、JOIN 題組（圖 4-3）及 SUB QUERY 題組（圖 4-4）中都可 以明顯的觀察到，隨著運算元的數量增加，使用者的查詢績效越來越低，可以證實查 詢敘述中運算元的多寡，對使用者的查詢績效有著一定程度的影響。因此，運算子權 重法衡量 SQL 查詢複雜度方法中，只考慮 SQL 語法中運算子的衡量方法是有誤的。
圖 4-1 SELECT 題組平均分數
圖 4-2 WHERE 題組平均分數
圖 4-3 JOIN 題組平均分數 0.00
1.00 2.00 3.00 4.00 5.00 6.00 7.00 8.00 9.00 10.00
1 2 3
平均分數
題號
群組A 群組B 群組C
0.00 1.00 2.00 3.00 4.00 5.00 6.00 7.00 8.00 9.00 10.00
4 5 6
平均分數
題號
群組A 群組B 群組C
0.00 1.00 2.00 3.00 4.00 5.00 6.00 7.00 8.00 9.00 10.00
7 8 9 10
平均分數
題號
群組A 群組B 群組C
圖 4-4 SUB QUERY 題組平均分數
4-1-2 題組內平均作答時間分析
在本研究的實驗中，受測者登入測驗網站作答時，測驗系統將自動紀錄作答時間。
在實驗完成之後，測驗系統也自動計算每位受測者的平均做答時間。以下將三個不同 群組的受測者的作答時間資料整理後進行分析。在 SELECT 題組（圖 4-5）、WHERE 題組（圖 4-6）及 SUB QUERY 題組（圖 4-8）皆可以看到群組 A（台科大）與群組 C
（中華大二）這兩個群組的受測者在作答題組最後一題時，所花費的時間都比題組內 第一題的時間來得長，可以解釋當資訊檢索越多，使用者必須花費越多的時間來處理 這些資訊，但 JOIN 題組（圖 4-7）在此觀點的表現並不明顯。
群組Ｂ在這四個題組的平均時間線型與群組 A、B 所表現的時間線型完全不同，
原因可能與受測者做答習慣與實驗題目設計有關，在圖 4-5 與圖 4-6 可以很明顯的觀 察到群組Ｂ的受測者在題組內第一題花費較多的時間，由實驗過程中的觀察得知群組 Ｂ的受測者在作答前會較仔細的去查看整個作答的環境，包括題目的實體關係模型與 關連式資料模型，而研究題目設計的方式為題組內第一題運算元最少之後的題目陸續 疊加，導致題組內最後一題的答案會是前面題目答案的綜合，因此當環境熟悉後，會 加快作答速度，此一原因也是導致 JOIN 題組時間曲線不符的原因。
0.00 1.00 2.00 3.00 4.00 5.00 6.00 7.00 8.00 9.00 10.00
11 12
平均分數
題號
群組A 群組B 群組C
圖 4-5 SELECT 題組平均作答時間
圖 4-6 WHERE 題組平均時間
圖 4-7 JOIN 題組平均作答時間 00:00:00
00:00:43 00:01:26 00:02:10 00:02:53 00:03:36 00:04:19 00:05:02 00:05:46
1 2 3
平均時間
題號
群組A 群組B 群組C
00:00:00 00:00:43 00:01:26 00:02:10 00:02:53 00:03:36 00:04:19 00:05:02 00:05:46 00:06:29
4 5 6
平均時間
題號
群組A 群組B 群組C
00:00:00 00:00:43 00:01:26 00:02:10 00:02:53 00:03:36 00:04:19 00:05:02 00:05:46 00:06:29
7 8 9 10
平均時間
題號
群組A 群組B 群組C
圖 4-8 SUB QUERY 題組平均作答時間
4-1-3 題組內平均信心度分析
受測者在作答結束後，測驗系統會要求受測者填寫對此題答案的信心度，最高為 5，最低為 1，分數越高，代表受測者對於本題答案正確的信心越強。本研究完成各 群組對於每題的平均信心度後，將三個不同群組的受測者資料整理如下圖 4-9、圖 4-10、
圖 4-11 及圖 4-12 後做比較。
信心度方面根據研究題目設計，題組中最後一題，信心度應該要比第一題信心度 低，但在各題組中表現的都不是很明顯，本研究認為應該是受到受測者在填寫信心度 時較為保守，以及實驗題目設計的關係，因題組中答案太過相似，因此會產生像圖 4-9 受測者對於題組內每一題的信心度皆相似的情況。
圖 4-9 SELECT 題組平均信心度 00:00:00
00:00:43 00:01:26 00:02:10 00:02:53 00:03:36 00:04:19 00:05:02 00:05:46 00:06:29
11 12
平均時間
題號
群組A 群組B 群組C
0.00 1.00 2.00 3.00 4.00 5.00
1 2 3
平均信心度
題號
群組A 群組B 群組C
圖 4-10 WHERE 題組平均信心度
圖 4-11 JOIN 題組平均信心度
圖 4-12 SUB QUERY 題組平均信心度 0.00
1.00 2.00 3.00 4.00 5.00
4 5 6
平均信心度
題號
群組A 群組B 群組C
0.00 1.00 2.00 3.00 4.00 5.00
7 8 9 10
平均信心度
題號
群組A 群組B 群組C
0.00 1.00 2.00 3.00 4.00 5.00
11 12
平均信心度
題號
群組A 群組B 群組C
4-1-4 題組內各衡量方法數值分析
根據各題組平均分數分析的結果，本研究的實驗題目能夠有效衡量撰寫 SQL 查 詢敘述的任務複雜度。根據學理，查詢績效應隨著運算元的增加而下降，代表任務複 雜度上升，所以衡量方法計算出的數值，應隨著題組內運算元的增加而增加。圖 4-13、
圖 4-14 及圖 4-16 可以看到運算子權重法在題組內所算的數值皆相同，無法明顯的表 現出運算元在 SQL 查詢任務中對任務複雜度的影響；Halstead 及 Enhanced Halstead 方法則符合題組平均分數圖的走向，隨著運算元的增加所計算的數值皆會上升。
圖 4-13 SELECT 題組各衡量方法數值
圖 4-14 WHERE 題組各衡量方法數值 0
2 4 6 8 10 12 14
1 2 3
數值
題號
Halstead 運算子權重法 Enhanced Halstead
0 2 4 6 8 10 12
4 5 6
數值
題號
Halstead 運算子權重法 Enhanced Halstead
圖 4-15 JOIN 題組各衡量方法數值
圖 4-16 SUB QUERY 題組各衡量方法數值
4-2 題組間資料分析
同題組資料分析，主要目的是為了瞭解運算元對於 SQL 查詢敘述任務複雜度的 影響，而；作答時間因受上述因素影響，本節將不做時間因素的分析。
本節所進行的題組間資料分析將同樣數量運算元的題目群組為同一分析群組，主 要目的是要了解運算子對於 SQL 查詢敘述複雜度是否具有影響力。因此資料分析將 依照題目運算元的數量進行，第一組為第 1、4 及 11 題同為使用 1 個運算元的題目，
第二組為第 7 及 12 題同為使用 2 個運算元的題目，第三組為第 5 及 8 題同為使用 3 個運算元的題目，最後為第 2、6 及 10 題為一組，同為使用 5 個運算元的題目，以下 將按照上述分析分組順序進行分析。
0 10 20 30 40 50 60 70 80
7 8 9 10
數值
題號
Halstead 運算子權重法 Enhanced Halstead
0 5 10 15 20 25 30 35 40
11 12
數值
題號
Halstead 運算子權重法 Enhanced Halstead
4-2-1 題組間平均分數分析
圖 4-17 為 SELECT、WHERE 和 SUB QUERY 同為一個運算元時三個群組的平 均分數圖，圖 4-18 為 JOIN 與 SUB QUERY 同為兩個運算元時三個群組的平均分數圖，
圖 4-19 為 WHERE 與 JOIN 同為三個運算元時三個群組的平均分數圖，圖 4-20 為 SELECT、WHERE 與 JOIN 同為五個運算元時三個群組的平均分數圖。在上列圖中 本研究觀察到群組 A、B 與 C 在不同題目中，平均分數皆不相同。不論是使用的運算 元多或少，都可以看到運算子對於使用者績效都存在著一定的影響。以圖 4-20 而言，
SELECT 與 JOIN 同樣使用 5 個運算元，但受測者的查詢績效卻相距非常大，不論是 哪一個群組，JOIN 的平均分數，皆比 SELECT 時來得低。
圖 4-17 1 運算元題目平均分數
圖 4-18 2 運算元題目平均分數 0.00
1.00 2.00 3.00 4.00 5.00 6.00 7.00 8.00 9.00 10.00
1 4 11
平均分數
題號
群組A 群組B 群組C
0.00 1.00 2.00 3.00 4.00 5.00 6.00 7.00 8.00 9.00 10.00
7 12
平均分數
題號
群組A 群組B 群組C
圖 4-19 3 運算元題目平均分數
圖 4-20 5 運算元題目平均分數
4-2-2 題組間平均信心度分析
在本節中將依照上節的分析分組來檢視各群組的平均信心度，依序如圖 4-21、圖 4-22、圖 4-23 與圖 4-24，這些圖顯示，每個群組在使用不同運算子時，信心度也隨 著變化。雖然透過觀察信心度的變化沒有平均分數來得明顯，但還是本研究據此認為 運算子對於撰寫 SQL 查詢敘述的任務複雜度具有影響力。
0.00 1.00 2.00 3.00 4.00 5.00 6.00 7.00 8.00 9.00 10.00
5 8
平均分數
題號
群組A 群組B 群組C
0.00 1.00 2.00 3.00 4.00 5.00 6.00 7.00 8.00 9.00 10.00
2 6 10
平均分數
題號
群組A 群組B 群組C
圖 4-21 1 運算元題目平均信心度
圖 4-22 2 運算元題目平均信心度
圖 4-23 3 運算元題目平均信心度 0.00
1.00 2.00 3.00 4.00 5.00
1 4 11
平均信心度
題號
群組A 群組B 群組C
0.00 1.00 2.00 3.00 4.00 5.00
7 12
平均信心度
題號
群組A 群組B 群組C
0.00 1.00 2.00 3.00 4.00 5.00
5 8
平均信心度
題號
群組A 群組B 群組C
圖 4-24 5 運算元題目平均信心度
4-2-3 題組間各衡量方法數值分析
綜合平均分數與平均信心度的分析，可以得知運算子對於 SQL 查詢敘述的任務 複雜度是有影響的，因此透過不同衡量方法（Halstead、運算子權重法及延伸式 Halstead）所算出的任務複雜度衡量數值在不同運算子相同數量運算元的查詢敘述間，
其任務複雜度應該有所差距。本研究根據 4-2-1 節中的分析分組，將每一個分析分組 所有衡量方法所獲得任務複雜度衡量數值繪如圖 4-25 至圖 4-28。在這些圖中可以觀 察到三個衡量方法在同數量運算元時均表現出數值的差別，特別是運算子權重法因為 只考慮運算子的權重，所以在這樣的題目分組下數值差距非常的明顯，但這樣的數值 差距如果對照到平均分數與平均信心度圖上，會發現這樣的數值差距，似乎太過強 烈。
圖 4-25 1 運算元題目各衡量方法數值長條圖 0.00
1.00 2.00 3.00 4.00 5.00
2 6 10
平均信心度
題號
群組A 群組B 群組C
0 5 10 15 20 25 30 35 40
1 4 11
數值
題號
Halstead 運算子權重法 Enhanced Halstead