資料處理與分析方法

本研究使用 SPSS 套裝軟體 20.0 為資料分析之工具，採用下列之資 料分析方法如下：

一、信度分析

信度是指測驗分數的一致性（consistency），信度分析目的在於求出 量表及構面的信度（reliability）指標值。Guieford 提出 Cronbach's α 係 數取捨之標準，認為 α 值大於 0.70 表示內部一致性高，小於 0.35 則表 示內部一致性低（吳明隆，2000）。本研究採用 Cronbach's α 係數取捨之 標準，以評估問卷各變項之內部一致性。

二、敘述性統計分析

對於樣本資料進行次數統計分析，說明樣本結構之意涵。本研究之 問卷採用李克特五點量表，經過編碼後，計算出各構面之標準差、平均 數，來瞭解填答者對於各題項之看法。一般而言，平均數越高表示填答 者對此題 項看 法越認 同；標準 差越 小表示 填答者對 此變 項的看 法越一 致。

三、Pearson 積差相關

邱皓政（2013）表示，相關係數的絕對值為 1.00，表示 2 個變項間 呈「完全相關」；相關係數的絕對值介於 0.70~0.99，表示 2 個變項間呈

「高度相關」；相關係數的絕對值介於 0.40~0.69，表示 2 個變項間呈「中 度相關」；相關係數絕對值介於 0.10~0.39，表示 2 個變項間呈「低度相 關」；相關係數的絕對值<0.10 以下，表示 2 個變項間呈「微弱或無相關」。

本研究採用 Pearson 相關係數來檢定保險人員「團隊學習」、「服務創新」、

「專業成長」及「工作績效」等構面之間的關聯性。

四、t 考驗與單因子變異數分析

獨立樣本 t 考驗分析適用於兩個獨立不同群體間之測量分數的差異 比較，而單因子變異數分析在於瞭解不同之實驗變數所造成的結果是否 具有差異性，並用來檢定三個以上獨立不同群體間之測量分數的差異比

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較。本研究採用獨立樣本 t 考驗與單因子變異數分析探討保險人員在不 同背景變項下，「團隊學習」、「服務創新」、「專業成長」及「工作績效」

是否有顯著的差異。若在單因子變異數分析中的 F 值有達到顯著水準

（p<0.05），則再進行薛費法（scheffe）事後檢定，以瞭解各變項在各構 面上的差異情形。

五、多元迴歸分析

多元迴歸的目的在於求出有 2 個或 2 個以上的自變項來預測或解釋 一個效標的變項。本研究運用多元迴歸分析，考驗保險人員「團隊學習」

對「服務創新」與「工作績效」的預測力；「服務創新」對「工作績效」

的預測力以及「專業成長」對「團隊學習」與「服務創新」的預測力及

「專業成長」對「服務創新」與「工作績效」的預測力，如果迴歸 係數 值達顯著水準（p<0.05），則可選入該分層面作為效標變項的預測，並從 中瞭解可解釋總變異量為何，藉以探討各變項之間是否具有影響力。

根據Baron & Kenny (1986)的作法，為檢定中介效果，必須使用以下 三個迴歸方程式：

(1) x 對m 的迴歸式（m＝β⁰¹＋β¹¹ x），β¹¹ 必須顯著 (2) x 對y 的迴歸式（y＝β⁰²＋β¹² x），β¹² 必須顯著，及 (3) x 與m 對y 的迴歸式（y＝β⁰³＋β¹³ x＋β²³ m）：

a. 其中β23 必須要顯著，

b. 然後看β¹³ 是否顯著。若β¹³ 不顯著，則完全中介成立；若β¹³ 仍然顯 著，則部分中介成立。

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