第三章 研究方法與實施
第五節 資料處理
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壹、描述性統計（Descriptives）
藉以了解技專校院董事會運作功能功能、學校組織文化與學校效能各層面現況。
貳、獨立樣本 t 檢定（t-test）
以獨立樣本 t 檢定來探討不同性別之私立技專校院學校人員在「董事會運作功 能」、「學校組織文化」、「學校效能」上的知覺程度差異情形。
參、單因子變異數分析（one-way ANOVA）
本研究使用單因子變異數分析來探討考驗不同背景變項與學校情境變項的私立技 專校院學校教育人員對學校董事會運作功能之知覺程度、學校組織文化層面之知覺程 度、學校效能層面之知覺程度差異情形。若達顯著，則進一步以薛費法（Scheffé method）
進行事後比較。
肆、皮爾遜積差相關（Pearson’s product-moment correlation）
以皮爾遜積差相關來探討「董事會運作功能」、「學校組織文化」、「學校效能」各層 面及各分層面之相關強度與方向。
伍、逐步多元迴歸分析（Multiple Regression Analysis）
以逐步多元迴歸分析探討「董事會運作功能」、「學校組織文化」、「學校效能」等變 項及各分層面對「學校效能」變項及各分層面的預測功能。分別以「董事會運作功能」、
「學校組織文化」為預測變項，分析其對依變項「學校效能」的相關強弱及解釋力大小。
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陸、結構方程模式（Structural Equation Modeling）
本研究以結構方程模式（Structural Equation Modeling, SEM），推估「董事會運作功 能」、「學校組織文化」、「學校效能」各構面間的結構關係，並驗證本研究提出結構模式 的適配度。
AMOS 是「Analysis of Movement Structures」（動差結構分析）的簡寫，實務應用 於結構方程模式（SEM）的分析，此分析又稱「共變數結構分析」（analysis of covariance structures），或是「因果模式分析」（analysis of causal modeling），此種分析結合了傳統 的「一般線性模式」和「共同性因素分析」的技術（吳明隆，2007）。
結構方程模式分析，首先要進行模式適配度評鑑。Bagozzi 與 Yi（1988）指出，模 式適配度的評鑑包括三方面：模式基本適配度（preliminary fit criteria）；整體模式適配 度（overall model fit）與模式內在結構適配度（fit of internal structure of model）。模式基 本適配度，在檢驗模式是否合理；整體模式適配度，是模式外在品質的考驗；模式內在 結構適配度代表測量模式的信度與效度，是模式內在品質的檢核。
本研究依據余民寧（2006）、吳明隆（2007）、陳寬裕與王正華（2010）、黃芳銘（2007）、 Bagozzi 與 Yi （1988）、Diamantopoulos 與 Siguaw（2000）、Hair、Anderson、Tatham 與 Black（1998）、Hu 與 Bentler （1999）、Jöreskog 與 Sörbom（1996）、McDonald 與 Ho
（2002）、Mueller（1997）等學者所提出的看法，從模式基本適配指標、整體模式適配 度指標、模式內在結構適配度等方面，評估資料的模式適配度，分別說明如下：
一、模式基本適配指標（preliminary fit criteria）
模式基本適配指標主要包括：1. 所估計的係數是否和理論有所矛盾（如正負號相 反）；2. 估計參數中不能有負的誤差變異數；3. 標準誤不能過大，過大的標準誤容易導 致t 值低於臨界值，使得估計參數未達顯著水準；4. 決定係數太低表示該指標變項的信
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度不佳，且不得為負值、接近於零，或是超過1；5. 所有誤差變異必須達到顯著水準（t 值＞1.96）；6. 估計參數之間相關的絕對值不能太接近 1；7. 潛在變項與其測量指標間 之因素負荷量值，最好介於 .50 至 .95 之間。
二、整體模式適配度指標（模式的外在品質）
整體模式適配度指標主要在於評估模式的外在品質，進行整體模式適配度檢定；各 項評鑑指標及其評鑑標準如下所示：
(一) 絕對適配指標（absolute fit indices）
1. χ2值：在卡方值檢定的基本假設中，通常假設模式適配母群體的分佈，因此卡方值 可被作為適配（good fit）或不適配（bad fit）的一種判斷指標。卡方值（χ2）愈小 表示整體模式之因果路徑圖與實際資料愈適配，一個不顯著（p>.05）的卡方值表 示模式之因果路徑圖模式與實際資料相適配。
2. GFI值：為「適配度指標」（goodness-of-fit index），代表模型可以解釋觀察資料的 變異數和共變數的比例，也是假設模式共變異數可以解釋觀察資料共變異數的程 度。數值介於0 ~ 1之間，其值愈小，表示模式的契合度愈差；其值大於 .90，表示 模式徑路圖與實際資料有良好的適配度。
3. AGFI值：為「調整後適配度指標」（adjusted goodness-of-fit index），是對自由度調 整的GFI，因為GFI會隨著路徑數量的增加而增加，故提出此模型適配度與複雜度 的平衡指標。數值介於0 ~ 1之間。其值愈小，表示模式的契合度愈差；其值大 於 .90，表示模式徑路圖與實際資料有良好的適配度。
4. RMR值：為「均方根殘差」（root mean square residual），愈小的RMR值表示模式的 適配度愈佳，其值在 .05以下是可以接受的適配模式。
5. RMSEA值：為「均方根近似誤」（root mean square error of approximation），通常被 視為是最重要適配指標訊息，主要用來比較理論模型與完美契合的飽和模型的差
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距程度。其值愈小，表示模式的適配度愈佳，其值在 .08~ .10之間模式尚可；
在.05~.08之間模式良好； .05 以下適配模式非常良好。
(二) 相對適配指標（relative fit indices）
使用此種指標的基準線模式（baseline model）是假設所有觀察變項間彼此相互獨 立，完全沒有相關（變項間的共變數假設為0）。
1. NFI值：為「正規化適配指標」（normal fit index），代表假設模型比起最糟糕模型 的改善情形，及比較假設模型與獨立模型之卡方值差異。數值介於0 ~ 1之間。其 值愈接近1，表示模式適配度愈佳，判別標準為 .90以上。
2. RFI值：為「相對適配指標」（relative fit index），數值介於0 ~ 1之間。其值愈接近1，
表示模式適配度愈佳，判別標準為 .90以上。
3. IFI值：為「增值適配指標」（incremental fit index），數值介於0 ~ 1之間。其值愈接 近1，表示模式適配度愈佳，判別標準為 .90 以上。
4. TLI值：為「非規準適配指標」（non-normal fit index），數值介於0 ~ 1之間。其值 愈接近1，表示模式適配度愈佳，判別標準為 .90以上。
5. CFI值：為「比較適配指標」（comparative fit index），數值介於0 ~ 1之間。其值愈 接近1，表示模式適配度愈佳，判別標準為 .90以上。
(三) 精簡適配度指標（parsimonious fit indices）
1. PGFI值：為「精簡的適配度指標」（parsimony goodness-of-fit index）數值介於0 ~ 1 之間。其值愈大，表示模式適配度愈佳（模式愈精簡），判別標準為.50 以上。
2. PNFI值：為「精簡正規化適配指標」（parsimony adjusted NFI）把自由度的數量納 入預期獲得適配程度的考量。其值愈大，表示模式愈精簡，判別標準為.50以上。
3. PCFI值：為「精簡比較適配指標」（parsimony comparative fit index）假設模型中（帶 估計參數的自由度/獨立模式的自由度）*（CFI）。其值愈大，表示模式愈精簡，
判別標準為.50以上。
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4. CN值：為「適當樣本數」（Critical N）作用在於估計需要多少樣本數才足夠用來 估計模式的參數與達到模式的適配度。判別標準為CN值>200（在.01 的顯著水準）。
三、模式內在結構適配度（fit of internal structure of model）
模式內在結構適配度主要在於評估模式的內在品質，係檢定指標變項於潛在變項間 的信度及估計參數的顯著水準。本研究用以評估內在結構適配度的指標有：1.指標變項 個別項目的信度都在0.50 以上；2.估計參數都達到顯著水準，t 絕對值＞1.96；3.標準化 殘差的絕對值小於 2.58；4.潛在變項的平均抽取變異量大於 0.50；5.潛在變項的組合信 度大於0.60；6.修正指標小於 3.84。
本研究利用套裝軟體spss18.0 for Windows 進行資料輸入與處理，並利用結構方程 模式套裝軟體 AMOS18.0 進行各項檢驗之統計分析。在資料分析上以描述性統計藉以 了解董事會運作功能及對學校組織文化、學校效能各層面現況與變異情形。應用驗證性 因素分析（confirmatory factor analysis；簡稱 CFA）來驗證本研究模式中之潛在變項（董 事會運作功能及對學校組織文化、學校效能）；再應用結構方程模式來探討變項間之相 關性與預測力。
CFA 模式適合度的檢定即在考驗假設模型（結構化母群體的估計值）導出的共變異 數矩陣與樣本資料（無結構化母群體的估計值）得到的共變異數矩陣間的差異程度，若 是二者的差異值越小，表示假設模型與樣本資料可以契合或適配（fit）（吳明隆，2009）。
AMOS 分析結果，均採用
2檢定的方式來評估模式的適合度。Bagozzi 與 Yi（1988）及吳明隆（2009）認為從基本適配度（preliminary fit criteria）、整體模式適配度（overall model fit）、與模式內在結構適配度（fit of internal structure）三方面來進行評鑑。本研究 模式整體適配度之主要指標如表3-32 所示。
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