第三章 研究設計與實施
第六節 資料處理與分析
資料處理
問卷回收之後，逐一檢視填答情況，若有未依規定填答、填答呈現高度規 律性或未填答題數在 5 題以上之問卷，視為無效問卷予以排除。若未填答題數 在 4 題以下之問卷，仍列為有效問卷，但於分析時以遺漏值（missing data）處 理，採取中間數取代法，用量尺中位的數值填入，因本研究採用 Likert-type 五 等量表，故填入中位值 3。
篩選出有效問卷後進行編號後，考量正式回收問卷的樣本數量分布，為減 少第一類型誤差（typeⅠerror），每組的樣本數越相近較好，以免因取樣偏差產 生負面影響（吳明隆，2003）。有鑒於此，本研究進行個人背景變項編碼時，
學院依照教育部統計處（2007）大專校院學科三分類的標準，將「文學院」、
「教育學院」、「藝術設計學院」合併後命名為「人文」（新編碼 1）；「商管 學院」、「社會科學院」合併後命名為「社會」（新編碼 2）；「醫學院」、「理 工學院」合併後命名為「科技」（新編碼 3）。年級部分，因為大一的樣本數過 少（20 人），考量發放問卷時間點為新學期開始，擔任幹部時間不長，且亦不 適合併入大二，故直接捨棄大一的問卷不列入統計。社團屬性的「宗教性」併 入「學術、學藝性」（新編碼 1）。社團職稱的「社長、會長」重新命名為「領 導者」（新編碼 1）；「幹部」、「社員（含儲備幹部）」合併後命名為「幹部」
（新編碼 2）。將原始填答數據依照編碼表表 3-16 輸入電腦儲存，再以 SPSS Statistics 17.0 統計套裝軟體進行統計分析。
表 3-16
大學校院社團評鑑指標問卷調查表之編碼表
原始題號 變數 變數標註 數值 遺漏值 SPSS 欄位
NO 問卷編號 1-999 1
一 1 GENDER 性別 1-2 9 2
一 2 SCHOOL 學校屬性 1-2 9 3
一 3 GRADE 年級 1-3 9 4
一 4 COLLEGE 學院 1-3 9 5
一 5 CLUB 社團屬性 1-6 9 6
一 6 TITLE 社團職稱 1-2 9 7
一 7 YEAR 社團年資 1-4 9 8
一 8 SIZE 社團規模 1-4 9 9
一 9 IN 校內參與 1-3 9 10
一 10 OUT 校外參與 1-3 9 11 二 1-二 10 ORGi1-ORGi10 組織運作(重要度) 1-5 9 12 二 1-二 10 ORGp1-ORGp10 組織運作(表現度) 1-5 9 13 二 11-二 18 FNEi1-FNEi8 財物管理(重要度) 1-5 9 14 二 11-二 18 FNEp1-FNEp8 財物管理(表現度) 1-5 9 15 二 19-二 29 ACTi1-ACTi11 活動成效(重要度) 1-5 9 16 二 19-二 29 ACTp1-ACTp11 活動成效(表現度) 1-5 9 17 二 30-二 35 MANi1-MANi6 行政管理(重要度) 1-5 9 18 二 30-二 35 MANp1-MANp6 行政管理(表現度) 1-5 9 19
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資料統計分析 一、 描述統計
描述統計（descriptive statistics）是用來整理、描述、解釋資料的系統方法，
透過對數據進行分析及描述，以簡單的統計量數來描述龐大的資料，做為實務 工作者相互溝通的共同語言。本研究以平均數、標準差、偏態與峰度來進行預 試問卷的題目篩選。以次數分配、平均數與標準差，分析問卷填答者的個人背 景變項和重要度與表現度認知情形，透過其絕對意義與相對意義，做出解讀。
二、 獨立樣本 t 檢定
利用獨立樣本 t 檢定篩選「大專校院社團評鑑指標問卷調查表」題目間的 鑑別度，檢驗結果達顯著水準（p<.05）之題項，便予以保留。Levene 檢定可考 驗兩個獨立樣本變異數同質性假設是否違反，若未達到顯著水準（p>.05），表 示二組變異數同質可繼續進行事後檢定；反之，若 p<.05，表示交互作用達顯著，
二組樣本變異數不同質，需採用校正過的公式來計算 t 值（邱皓政，2010）。
也用 t 檢定來了解不同背景變項的社團幹部對於社團評鑑指標重要度認知與表 現度認知的差異情形。
三、 變異數分析
本研究用變異數分析處理三組以上選項的個人背景變項，透過計算這些平 均數的變異數，以 F 考驗來檢驗該「平均數的變異數」的統計顯著性，了解不 同背景變項的社團幹部對於社團評鑑指標重要度認知與表現度認知的差異情形。
整體考驗之 F 值如果達到顯著水準，表示組別間至少有兩組平均數有顯著差異 存在，將進一步進行多重比較（multipe comparison）來檢驗（邱皓政，2010）。
效果量（effect size）是指自變項對依變數的影響力強度，η2量數的判斷準則跟 據 Cohen（1988）的建議，可分為三個程度：低度關聯強度（.059>η2≧.01）、
中度關聯強度（.138>η2≧.059）高度關聯強度（η2≧.138）。
四、 相關係數
本研究用相關係數（coefficient of correlation）來了解社團幹部對於社團評 鑑指標各構面的重要度認知與對於社團評鑑指標各構面和整體表現度認知的相 關性，以檢驗是否達統計的顯著水準，若線性關係是有意義的，就可進行迴歸 分析來做進一步的預測和解釋（邱皓政，2010）。
五、 迴歸分析
階層迴歸分析是彈性最大，最具理論與實務異議的迴歸分析程序（邱皓政，
2010）。本研究把社團幹部的個人背景變項設為第一個區組，以強迫進入法進 行迴歸分析計算迴歸係數，再將重要度認知各構面設為第二個區組，投入迴歸 模式，來完成對於依變項表現度認知的迴歸分析，若第二個區組的投入能有效 提升整體模型的解釋力，就代表有增量的統計意義。
六、 虛擬迴歸
線性關係是迴歸分析重要的基本假設，為了使類別和次序變項也能納入迴 歸模式進行預測，需先將其轉換成虛擬變項（dummy variable），使其具有連續 變項的特性，通常挑選數值最低或最高，且樣本數不能和其他樣本數差異太大 者做為參照組（reference group），重新編碼成 0 和 1 的虛擬編碼（dummy coding）。
七、 重要-表現程度分析法
本研究參考此分析工具的模式，將社團成員對於社團評鑑項目的重要程度 與表現程度繪製成「重要度-表現度」矩陣圖，其中縱軸表示重要度，橫軸表示 表現度，再以總平均數做為坐標軸中心區隔出重要度與表現度的高低，來做為 未來制定社團評鑑評分項目者的參考依據。
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