資料處理與分析方法

本研究依據研究目的及研究層級架構選取適合的統計分析方法，此章節將針 對本研究之分析方法與分析軟體進行說明如下：

一、 分析方法

(一) 描述性統計(Descriptive statistics)

利用描述性統計，將本研究基本資料問項以帄均數、次數統計、百分比呈現，

以瞭解受訪者基本資料之情形。

(二) 內容效度分析(Content Validity)

由於研究中之指標必頇能充分涵蓋構念的內容，才能獲得構念的有效測量，

因此需以內容效度反映測量工具本身內容廣度的適切程度(邱皓政，2008)。透過 專家們對指標內容適切性的評斷，判斷結果之間的一致性可用單一指標加以表示，

該指標即為內容效度指標(余民寧，1993)。因此本研究為確保評鑑指標的內容效 度，故依據 Aiken (1980; 1985)提出的內容效度係數來評定每個指標的內容效度。

內容效度係數 V 的計算方式如下(余民寧，1993)：

把 n 位評分者在題項 j 之離差分數 加總貣來，便得題項 j 之總和離差分數 Sj，

亦即 Sj＝ ，而 n 位評分者在題項 j 之評分結果的內容效度係數 ＝

， 當內容效度係數( )的值愈大，表示題項 j 具有高度的內容效度。

(三) 模糊層級分析法(Fuzzy AHP)

由於模糊分析層級程序法(FAHP)具有將複雜的評估要素簡化為有系統的因

素層級、可處理較難量化的研究問題、呈現專家認知的模糊現象等優點。因此本 研究採用 FAHP 來發展環境學習中心評鑑指標與權重，透過問卷調查了解產業界 專家對環境學習中心評鑑指標與權重之看法與意見，將原始資料予以模糊化，並 以成對比較求取各群體對評鑑指標面向及評估要素之偏好度及權重值，藉此對環 境學習中心評鑑指標與權重進行發展。其過程包含以下步驟：

1. 確定問題並列舉各評估要素：

本研究於此步驟之目標即是提出評鑑之相關要素。

2. 建立層級架構：

第一層級代表最終目標(即環境學習中心評鑑指標)，第二層級代表影響環境 學習中心評鑑的主要面向，第三層級代表影響環境學習中心評鑑的評估要素。

3. 一致性檢定：

鄧振源(2005)指出由於決策者或專家的判斷無法定全滿足一致性，因此需利 用一致性指標(Consistency Index, CI)衡量，檢查決策者回答所構成的成對比較矩 陣，判斷是否合理，如不一致或有矛盾現象，應及時修正，避免作成不當的決策。

Fuzzy AHP之一致性檢定與Saaty的傳統AHP檢定過程一樣，即透過以下公式進行 檢查：

CI=

n：為評估要素之個數

若CI=0時，表示單一準則下n個要素相對重要程度的判斷具完全一致性。

若CI>0時，則表示決策者或專家的判斷不連貫，Saaty(1980)建議CI<0.1最佳。

根據Oak Ridge National Laboratory 與Wharton School進行之研究，從評估尺 度為1-9 所產生的正倒值矩陣，在不同的階數下產生不同的CI值，稱為隨機性指 標(Random Index, RI)，其中，以下RI值，係500個樣本所求得的結果，如下表所 示。

表9 隨機指標表

階數 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11

在相同階數的矩陣下，CI值與RI值的比例，稱為一致性比例(Consistency Ratio, CR)，即

CR=

若CR<0.1時，則表示矩陣的一致性程度令人滿意。

4. 將問卷所得資料轉換成模糊正倒矩陣

由於人類思維具有主觀、模糊及不確定等特性，因此於此部分將問卷所得之資料 進行轉換，以模糊數來表達受訪者的評估結果。

5. 計算模糊權重與群體意見整合：

此部分利用幾何帄均數的觀念計算求出模糊權重值，並將每位受訪者意見的 模糊權重值經幾何帄均數計算，即可獲得受訪者的群體意見。

6. 解模糊化與正規化：

由於上述所計算出的權重值為模糊權重值，為獲取各環境教育中心評鑑指標

之權重，需透過解模糊化之過程，因此透過此步驟可將模糊數轉化成一個明確值，

且為了方便比較各評估要素的重要性，故需將權重值進行正規化。

7. 層級串聯與權重排序：

此部分將所得面向之權重與評鑑指標權重進行層級串聯，將可求得各評鑑指 標之權重值。依權重大小將之排名，第一名代表此因素最為重要，以下次之，依 此類推。

經由上述之步驟，即可求得業界經營管理者們對環境學習中心評鑑指標之權 重。

二、 分析軟體

本研究運用Expert Choice 11軟體檢視每個對偶矩陣的一致性，進行一致性檢 定通過後之有效問卷，再以Excel 2007版依上述之步驟進行權重計算，得知環境 學習中心各評鑑指標之權重。