資料處理

為解決抽樣所得樣本與母體不同質問題，並確保回收樣本更具 資料代表性，洪永泰 (1995，2003) 建議採加權方式處理。台灣高等 教育整合資料庫 (2013)，實務上亦採樣本權重 (sampling weight) 方

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式進行，以相對權重值 (relative weight) 及母體權重值 (final weight) 進行資料加權，使回收樣本得以反映原抽樣數與原有母體數。本研 究參考台灣高等教育整合資料庫的加權計分方式 (彭森明，2005)，

將所有回收樣本，依：性別、教師職級、教育體系，以對應的相對 與母體權重值，調回原樣本與母群 (加權計分方式如附錄八 B)。本 研究資料分析採 SPSS 18.0 for Windows 的軟體進行。本研究後續敘 述性統計分析，以母體權重值加權，推論性統計分析則以相對權重 加權 (彭森明，2005)。加權目的都為使回收樣本大小及特徵能和母 群體吻合，確保回收樣本代表性。而為使加權後資料能與未加權前 的原始資料有所參照，二者描述統計結果的平均值與標準差，呈現 於表 5。

本研究考量量表效化 (validation) 問題，基於所用量表尺度不同，

因此將資料進行去尺度差異的標準化結果檢驗，以為後續資料統計 分析基礎。本研究問卷內容源自四種現有國際常用量表，因尊重原 量表設計精神，本研究題項都採原量表計分，整體問卷有四種不同 量尺，計有 4 點、5 點、6 點與 7 點。量尺不一可能對後續統計分析 結果與解釋，形成困擾，本研究在進行正式迴歸統計分析前，將資 料先進行 Z 標準化處理，去除單位差異所可能產生的影響，並將標

準化前後的迴歸統計結果做比對。統計結果發現二者的結果一致，

變項顯著性呈現與標準化後的迴歸

B

統計分析結果也發現，其仍與原資料的迴歸分析結果一致。基於資 料標準化前後，以及線性轉換後的統計分析結果都相同，本研究在 後續資料分析上，因此採原資料形式進行。而自變項及依變項關聯，

後續統計結果解釋也都採原量尺設計做說明。本研究問卷雖使用不 同量尺設計，但資料以 Z 標準化或線性轉換處理，結果都不變，本 研究最終乃以原始資料，呈現原有量尺的題均分變動。

本研究採四種不同量表為衡量工具，量表間部份題項有意義相 近處。為理解變項間共線疑慮，本研究以組織承諾為依變項，以它 者為自變項，檢驗自變項共線情形，發現自變項 VIF 值，最高者為 2.37。工作壓力量表的回饋面向，有題項與工作滿意量表的內外在報 酬部分，有題項雷同之處。檢視所有變項間的 VIF 值，結果顯示薪 資回饋、其他回饋與內外在報酬滿意的共線程度是 1.14、2.19、2.36、

2.07，數值都在 VIF10 內。本研究不同量表間的部分題項，有雷同 或近似處，但以自變項間的共線檢驗，結果仍屬在允許範圍內。

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綜上所述，本章首先尌本研究的研究架構與研究對象做說明。

本研究所採研究工具源自國際常見的 4 相關量表，因而本章中也對 個別量表作解說，並詳述原有量表信度，以與翻譯後的量表信度作 對照。基於閱讀可行性，本章以流程圖呈現本研究的研究流程。本 研究採問卷調查方式進行，研究對象名單由分層隨機抽樣方式取得。

本研究資料收集，歷經預詴和正式問卷二階段。各階段的進行，以 及收回的資料檢測結果及最後處理方式，也於本章交代。