第三章 研究方法
第五節 資料處理
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新理論的 12 原則（詳見第 8 頁），透過參考知識創新理論中想法精進及集體共創 知識的概念進行試題編製。而由於協作問卷係根據知識創新理論發展而來，是以，
本研究在評閱上述文獻之後，以「協作問卷」作為本研究之效標依據。
協作問卷共計 12 題，研究者並透過倒譯法（back translation）進行題目之翻譯及 修改；問卷試題內容如：「不同來源的參考訊息可透過建構知識的過程加以檢視」
及「在學習的過程中，我們能持續的改進自我的想法」等。題目之量尺採 Likert 四點量表方式計分，受試者依各試題之現況，由「非常不同意」、「不同意」、「同 意」、「非常同意」的作答反應程度進行填答，分別給予 1 至 4 點方式計分。總量 表的內部一致性信度係數值則為.90，顯示受試者表現出高度的作答一致性，可 作為本研究用來驗證知識創新學習環境模式建構之效標工具。
第五節 資料處理
本研究首先根據文獻探討結果，確定研究架構及方向，並以「SPSS for Windows 18.0 版」及「LISREL 8.71 版程式」等統計軟體，進行資料之分析。資 料處理先經由探索性因素分析(exploratory factor analysis, EFA)，並進行量表之項 目分析及信、效度分析考驗；經由分析修正後，再針對本研究進行統計考驗與驗 證性因素分析(confirmatory factor analysis, CFA)，據以瞭解相關指標的適配情形，
以確立本研究量表之構面。最後，以透過複核效化分析檢視本量表模式的穩定 性。
一、因素之探索
（一）極端組比較法
本研究首先針對探索性樣本之量表題項加總計分，將量表總分以高分組及低 分組，取前、後 27％作為分組之依據。再者，將高分組及低分組兩者進行獨立
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樣本 t 檢定，將 t 值未達顯著（p>.05）之量表試題予以刪除，及「CR 值大於 3」
做為選題準則，以確保量表試題之鑑別度。
（二）同質性檢驗法 1、信度分析
本研究之量表採多元計分之方式，而內部一致性信度中之 Cronbach’s α 係數 則具備此特性；此外，為求題目之適切性，本研究刪除「單題刪除後α 係數降低」
之題目。而以本研究的「知識創新學習環境量表」為例，由「非常不同意」、「不 同意」、「同意」、「非常同意」的作答反應程度進行填答，分別給予 1 至 4 點方式 計分，若量表以此種計分方式呈現，則可採用 Cronbach’s α 係數作為量表之內部 一致性指標。
2、效度分析
（1）建構效度
建構效度係指一量表或試題所能測量到的理論構念或心理特質程度。為了確 立本研究所編製量表之正確構念，故研究者進一步進行建構效度之考驗；然而，
有若干方法可獲得建構效度，本研究採用內部一致性分析的相關法，以及因素分 析。
其中，內部一致性分析的相關法，係透過計算分量表與量表總分之相關係數 來獲得建構效度；另外，亦參酌 Bartlett 球形考驗及 Kaiser-Meyer-Olkin（KMO）
之係數分析，KMO 值越大、越接近 1，表示題項間的共同因素越多，越適合進 行因素分析。最後，透過主軸因子法進行斜交轉軸，依據轉軸後之因素負荷量確 立結構因素，萃取特徵值（eigenvalue）大於 1 之因素，並依照因素特性加以命 名。
（2）效標關聯效度
效標關聯效度（criterion-related validity）係指量表分數與外在效標分數間的 相關係數。為確保本研究工具能測量知識創新學習環境之特質，本研究採用 Chan
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與 Chan（2011）根據知識創新原則所編製的協作問卷，作為本研究知識創新學 習環境量表之效標，建立外在效標關聯效度，以瞭解本研究編製之「知識創新學 習環境量表」是否為一份適切的評估工具。
二、因素結構之驗證
本研究所進行之驗證性因素分析(confirmatory factor analysis, CFA)，係透過 LISREL統計軟體之結構方程式模式（structural equation model, SEM），據以瞭 解相關指標的適配情形。上述分析乃使用最大概似估計法（maximum likelihood estimation, MLE）進行估計，並採納余民寧（2006）、黃芳銘（2007）、Diamantopoulos 與Siguaw（2000）及Kline（2010）的建議，採用絕對適配指標（absolute fit measures）、
相對適配指標(relative fit measures)及簡效適配指標（parsimonious fit measures），
相互參酌各指標與適配度進行選擇及判斷，以作為檢定本研究模型適配度的依 據。
（一）估計方法之選擇
有鑑於LISREL統計軟體預設之估計法為最大概似估計法，因此需進行樣本 資料之平均數、標準差、偏態及峰度等描述性統計分析，以瞭解資料之基本性質，
並檢驗樣本資料是否符合基本假定，並作為選擇估計方法之用。而Kline（2010）
指出若變項之偏態絕對值大於3，即是極端偏態，峰度絕對值大於10，則是有問 題的，若峰度絕對值大於20，則可以視為極端的峰度。因此，若樣本偏態係數小 於3，而峰度小於10，顯示樣本未脫離常態分配，因此可採用符合常態分配之估 計；若偏態與峰度產生極端問題時，就必須考慮不受變項分配的估計方法，例如 概化最小平方法（generalized least squares, GLS）或加權最小平方法（weighted least-squares, WLS）。
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（二）競爭模式之評鑑 1、絕對適配度指標
（1）卡方考驗值（χ2）：χ2值須未達顯著水準，意即p值必須＞.10。
（2）適配度指標（goodness-of-fit index, GFI）：指標需大於.90。
（3）修正適配度指標（adjusted goodness-of-fit index, AGFI）：需大於.90。
（4）標準化均方根殘差（standardized root mean square residual, SRMR）：需小 於.05。
（5）均方根近似誤（root-mean-square error of approximation, RMSEA）：指標小 於.05 表示「良好的適配」，指標介於0.05 到0.08 表示「不錯的適配」，
指標介於.08 到.10 之間為「中度的適配」。大於.10表示不良適配。
2、相對適配度指標
（1）非正規適配（non-normed fit index, NNFI）：需大於.90。
（2）比較適配度指標（comparative fit index, CFI）：需大於.90。
3、簡效適配度指標
（1）簡效規範適配指標（parsimonious normed fit index, PNFI）：需大於.50。
（2）Hoelter's Critical N（CN）值：需大於200。
（3）Normed chi-square（NC）值：其值應小於3。
（三）模式內在結構驗證 1、信度驗證
（1）個別觀察變項的信度必須大於.20（Jöreskog & Sörbom, 1989）。
（2）潛在變項的信度檢定為組合信度（ρc），其值需大於.60，組合信度指 標之計算公式如下所示，其中ρc為組合信度、λ為觀察變項在潛在變項 上的標準化參數。θ為觀察變項的測量誤差（余民寧，2006）。
ρ
c=
[(∑ 𝜆)(∑ 𝜆)2+∑(𝜃)]2‧ 國
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2、聚合效度驗證
（1）觀察變項的因素負荷量須達到顯著水準，且其質必須大於.45（Jöreskog &
Sörbom, 1989），並且其方向性必須正確。
（2）潛在變項的平均變異數抽取量（average variance extracted），其值需大於.50。
平均變異數抽取量計算公式如下（余民寧，2006）：
ρ
v=
[∑ 𝜆(∑ 𝜆2+∑(𝜃)]2)3、區別效度
區別效度意即測量的各個構念之間的確是不同的構念，本研究透過 Anderson 與 Gerbing（1988）提出之潛在變項配對相關信賴區間檢定法進行區別效度檢定。
而潛在變項配對相關信賴區間檢定策略，係由 Anderson 與 Gerbing（1988）參考 Joreskog 的 LISREL 使用手冊，提出潛在變項配對相關信賴區間檢定法，若信賴 區間並未包含 1 的值，則表示潛在變項間具有區別效度。
（四）複核效化驗證
MacCallum、Roznowski、Mar 與 Reith（1994）指出複核效化可採取嚴格複 製策略（tight replication strategy）、適中複製策略（moderate replication strategy）
或寬鬆複製策略（loose replication strategy）三種方式。本研究以樣本 C 做效度 樣本，以 LISREL8.72 版中的多群體分析法（multi-group analysis），採行嚴格複 製策略（tight replication strategy）與寬鬆複製策略（loose replication strategy）的 檢定方法，並且對兩組樣本做嚴格複製策略的複核效化，以及檢定嚴格複核策略 與寬鬆複核策略之間的 MFF 卡方值差異（Diamantopoulos & Siguaw, 2000）。
三、背景變項分析
背景變項分析部分，分別將各分量表試題分數加總，透過多變量變異數分析 對各分量表及總量表進行分析，以瞭解不同性別、地區、學校別、學院別、使用
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不同學習平台、每周平均使用學習平台時間、最喜歡之教師教學風格，及最喜歡 之學習風格等背景變項，在各分量表上表現之差異情形。在多變量變異數分析方 面，若分析結果之 F 值達統計上之顯著水準，則進一步以 Scheffé 法進行事後比 較檢定。
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