資料處理

本研究之正式問卷資料處理與彙整，以統計分析方法為主；訪談部分則在教 師焦點訪談後加以編碼整理。

壹、資料彙整

一、資料篩檢：問卷回收後逐一檢視，剔除不完整的無效樣本後進行分析。

二、編碼登錄：將整理後的有效問卷，依各項分類編碼，並用 SPSS14.0 for windows 電腦套裝軟體進行資料登錄後即予以統計分析。

三、訪談資料處理

訪談國文教師後，即將訪談錄音檔轉謄成逐字稿，並依據日期、訪談對象編 碼，以利資料的處理，例如：ITH130621-1 的編碼解讀為：I 代表訪談；TH 代表 黃老師；130621 代表 2013 年 6 月 21 日；1 代表訪談紀錄的頁碼（見附錄八）。另 外，在訪談開始之前，研究者先徵求該教師的同意，及說明本研究使用化名來稱 呼學校、受訪教師姓名，以維持研究倫理。訪談結束後亦將訪談紀錄給予受訪老 師審閱，以確認資料之信實度。

貳、統計分析

一、信度檢驗

信度意味著是測量的可靠性（trustworthiness），信度愈高，表示其重複檢驗 後可信任之程度愈高，亦表示該測量結果是具有一致性（consistency）或穩定性

（stability）。本研究採用 Cronbachs α係數（coefficient of internal consistency）表 示量表內部一致性。Cronbach`s α採用的是每一個題目變異數的和，因此α係數 可用於二分或其他各種類型的測量尺度（吳明隆，2009）。

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二、描述性統計分析

直接呈現研究對象所填答之次數以及百分比，用以描述研究對象對於各個問 項作答的分配情形，而對研究樣本有基本的認識。

三、獨立樣本 t 檢定

適用於「二組群體」平均數的差異檢定，以驗證是否足夠推論母群體有顯著 差異。以本研究而言，在於了解國中八年級學生背景變項中「性別」、「學校規模」

變項，在學習表現上差異情形；並探討教學媒材應用情形及類別在學習表現上差 異情形。

四、單因子變異數分析

適用於「三組（含）以上」群體平均數的差異檢定，以推論母群體是否有顯 著差異。對本研究而言，分別以國中八年級學生之國文「興趣度」、「學校區域」

為自變項，國文學習表現為依變項，進行單因子變異數分析，當 ANOVA 的 F 值 達顯著水準（p＜.05）時，則進一步以雪費法（Scheffe method）來進行事後比較，

以了解各組間的差異情形。

五、皮爾森積差相關

皮爾森積差相關在於分析變項與變項之間的相關情形，並以相關係數的絕對 值大小表示兩者變項間的關聯性，絕對值愈大則兩者間的相關性愈大。就本研究 而言，相關分析分為兩部分，其一，以「教學媒材」、「興趣度」為自變項，「學 習表現」為依變項，探討其間的相關程度。其二，先將類別變項轉化為虛擬變項 後，以「性別」、「興趣度」、「學校規模」、「教學媒材使用頻率」、「教學媒材類別」、

「學習表現各層面」等為自變項，「學業成績 T 分數」為依變項進行相關分析，

以了解各變項與學業成績之間的相關程度。

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六、多元迴歸分析

當研究者透過上述統計分析方法而對各個變項兩兩之間的關係有了基本認 識以後，為了建立一套較為繁複的迴歸方程式，因此需要納入多個預測變項，來 說明對於效標變項的影響。本研究採用逐步迴歸分析（stepwise multiple regression）， 以期找出最重要的組合，建立適當的預測解釋模式，以學生背景變項、教學媒材、

學習表現各層面為預測變項，學業成績為效標變項，進行迴歸分析。

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