資料處理及分析方法

本研究根據研究目的、研究假設及資料型態，採用以下的分析方法，並利用中 文版SPSS 10.0統計套裝軟體作為資料分析工具。

一、敘述性統計（Descriptive Statistics）

敘述性統計是用來說明受測者個人屬性，包括員工性別、婚姻、年齡、年 資、教育程度、職位等基本資料情形的描述，以及各量表變項，包括各變數次 數分配及百分比統計、以及平均數、標準差等資料分佈的情況。

二、信度分析

信度（reliability）是指測量結果是否具有一致性或穩定性的程度，一個具 有信度的測量工具，必須在不同條件下都能獲得穩定的測量結果，一般而言，

Cronbach's α係數為各種信度中較為嚴謹者(邱皓政，2004)，因此本研究的信 度分析主要是以 Cronbach's α係數，作為判斷測量品質信度的指標，而 Cuieford(1965)提出 Cronbach's α係數之取捨標準，認為Cronbach's α值大於 0.7 者為高信度，若小於 0.35 則信度過低；社會科學研究者除提供總量表之 信度係數外，也應提供各層面(構面)的信度係數，各量表整體信度Cronbach’s α 值應達0.70以上，各分構面Cronbach's α值至少需在0.50以上(Nunnally，1978)，

才符合一定的信度要求，因此本研究之信度分析以此作為判定基準。

項目分析為測驗發展最根本的一項工作，其主要目的在於針對題目進行適 切性的評估，相關分析技術為項目分析最常使用的判別標準，因此我們使用 Corrected Item to Total Correlation 相關係數>0.3為判別標準(邱皓政，2004)。

三、效度分析

所謂效度（validity）即測量的正確性，指測驗或其他量測工具確能測得其 所欲量測的特質或功能之程度，效度是科學測量工具最重要的必備條件，一個 測驗若無效度，無論其他要件如何，均無法發揮其量測功能，而效度的評估有 三種模式，從量測的內容與範圍來著手的內容效度（content validity）、從外在

標 準 契 合 程 度 的 評 估 模 式 所 發 展 出 來 的 效 標 關 聯 效 度 （criterion-related validity）、以及強調概念意涵釐清的建構效度（construct validity）(邱皓政，

2004)。

一般而言，研究的效度只有程度上的不同，而問卷的效度測量較為困難，因 此效度的提高，有賴於研究者多方參考文獻(丁淑華，2000)，而因素分析是最常 用來考驗建構效度的方法(吳明隆，2003)，因此本研究問卷題項經廣泛地收集 相關文獻資料加以歸納整理，並和教授及同學討論修改後，始進行問卷的量測，

以求得問卷的內容效度，並對量測結果進行因素分析，以獲取建構效度。

四、因素分析（Factor Analysis）

本研究採用探索性因素分析(exploratory factor analysis)由組織變革認知、組 織溝通、工作滿足及組織承諾各變項的觀測變數中，萃取出其中幾個重要精簡 變數，以達到將變數構面縮減之目的。

本研究以主成分份析法萃取各量表構面，並以直交轉軸最大變異法，進行 因素轉軸，以獲得旋轉後之因素負荷量矩陣。根據Joseph, Rolph, ＆ Ronald

（1989）三人的看法若因素負荷量絕對值大於0.3則可稱為顯著；若大於0.4 則 可稱為比較重要；若大於0.5則可稱為非常顯著。依據Zaltman ＆ Burger（1975）

之建議，只要萃取其特徵值大於一，各變項因素負荷量大於0.3，且累積解釋變 異量達40﹪以上即可成立，因此，本研究根據上述學者之討論，取其特徵值大 於1，且因素負荷量絕對值大於0.4 以上之變數，作為因素分析之依據。

而進行因素分析前，尚須確定各變數之共變關係，才能進行因素分析，通 常用來檢定進行因素分析條件的工具有取樣適切性量數（KMO；Kaiser- Meyer- Olkin measure of sampling adequacy），代表與該變項所有相關係數的比較值，

該係數越大，表示相關情形良好，Kaiser（1974）指出KMO值>0.6為”平庸的”，

KMO值>0.7為”中度的”， KMO值>0.8為”良好的”；而Bartlett球形檢定(Bartlett’s test of sphericity)亦可檢驗各變數間之共變關係(邱皓政，2004)，因此我們以KMO 值>0.6及Bartlett 球型檢定達顯著性作為進行因素分析之條件限制，須符合上述 要求才適合進行因素分析。

五、差異性分析

使用t檢定與單因子變異數分析（One-Way ANOVA），用來檢定不同的員 工個人屬性在組織變革認知、組織溝通、工作滿足及組織承諾上是否有顯著差 異，類別變項只有兩個水準採用獨立樣本t檢定，而超過兩個水準以上則採用單 因子變異數分析(One way ANOVA)，經單因子變異數分析後若具有顯著差異 時，再利用雪費事後多重比較法（Scheffe’s method），把有顯著差異的變數辨 認出來並比較其差異性。

六、相關分析（Analysis of Correlation）

以Pearson 相關分析，來衡量員工對於組織變革認知、組織溝通、工作滿 足及組織承諾各個變項及構面間之相關程度。

七、迴歸分析（Regression Analysis）

迴歸分析主要目的在於找出一個線性方程式，用來說明預測變數與依變數 之間的關係，並且瞭解預測變數與依變數間之預測解釋力與強度，與整體關係 是否顯著，本研究以多元逐步迴歸分析法來探討本研究架構，在組織變革認知、

組織溝通、工作滿足及組織承諾間的關聯性及其影響性。