資料處理與分析…

依據研究之目的，以質性分析彙整三回合德懷術專家之意見，並做為 下一次問卷修改之參考與依據，此外，並應用量性分析，進行描述性 統計分析，包括平均數、眾數、標準差及四分位差；以及分析層級程 序等方法來進行資料分析，以取得各面向之相對權重重要性結果，以 下分別對這些分析方法加以闡述：

壹、資料整理與分析工具

主要的分析方法，兼採質性與量化方法，「質性分析」乃將德懷 術專家群所提供的意見，進行詮釋、分析並歸納。「量化分析」是將 德懷術專家群在指標系統中面向、指標進行適切性程度之意見，進行 描述性統計分析，包括平均數、眾數、標準差、四分位差與收斂度；

以及分析層級程序等方法來進行資料分析，以取得各面向之相對權重 重要性結果。下面就質性與量化資料處理方式作說明：

一、質性分析

經由問卷調查中「意見填寫」、「增刪項目」與「其他綜合意見」

部分，將所獲得的意見作分析。整理第一回合、第二回合及第三回合 問卷圈選理由，研究者與指導教授討論第一回合及第二回合問卷研究 對象的意見，分析規準內涵，但盡量維持原意。然後將相同或相似意 見加以歸類，語意重疊部份予以刪除或整併，依原意重組成語意完整 句子。

再者，以世界衛生組織高齡者友善城市指引及國健署之中譯本各 面向與題項屬性為主，將第一回合問卷中研究對象所建議，加以歸納 劃分層面形成第二回合問卷；第二回合問卷所得到之結果亦採上述方 式加以整理、歸併，形成第三回合問卷及設計AHP 權重調查問卷之 依據。

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二、量化分析

三次德懷術調查問卷所得的資料主要以平均數、眾數、標準差、

四分位差與收斂度等統計方法來加以描述、彙整研究對象之意見，將 回收的德懷術問卷應用「Excel 2007 統計套裝軟體」進行描述性統計 分析；AHP 權重問卷調查所得資料則以「Super Decisions軟體」進行 統計分析。

本研究三階段德懷術回收後經逐一檢視，倘作答不完全，則該題 以遺漏值(missing value)方式處理。之後，將每份問卷的資料輸入電 腦，以進行描述性統計分析。第三階段AHP法專家問卷之資料處理，

則以「Super Decision軟體」進行分析，計算權重值及一致性。

（一）德懷術問卷分析

本研究量化資料處理以描述性統計作說明。統計分析包括適切性 程度(集中量數)的平均數與眾數，與意見一致性共識程度(代表資料離 散程度)之四分差與標準差(SD)統計。

第三回合德懷術問卷則需進行專家共識率分析，專家意見達成共 識性之判斷標準，在於比較第三與第二回合各題標準差改變之情形，

如果該題於第三回合意見之標準差小於或等於第二回合問卷之標準 差結果時，即達收斂度，而收斂係數依據Salmond(1994)的研究以75%

為收斂度之切點，當收斂項目達全體項目的75%時，可代表專家群之 意見已達一致性，可結束問卷調查(引自蔡志一，2007)。

本研究參考陳敏麗(2006)、蔡志一(2007)、陳素芬(2012)研究之問 卷適切性與一致性選取標準原則如下：

1. 重要性程度的平均數≧4 或眾數為4 以上，此表示重要性程度 高。

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2. 四分位差＜1 或標準差≦1，表示專家群已達一定的共識。

3. 刪題標準：重要性程度的平均數＜4 或眾數為4 以下，及標準差 或四分位差＞1.0 者。

因此，當適切性程度的平均數(M)≧4、標準差(SD) ≦1以上，保 留該題並修改。適切性程度的平均數(M) <4與標準差(SD) >1(表示低 共識)，同時符合以上二條件者，則刪除該題。若未達上述刪題之標 準，但超過四位專家對於同一指標題項、次面向與主要面向給予建議，

則此條件做為研究者修改題項之參考依據，使指標題項、次面向與主 要面向能更趨於一致。

(二)分析層級程序法問卷之資料分析

分析層級程序法問卷回收之後，先剔除漏題、未完整填答之問卷後，

將有效問卷以 Super Decisions 作為資料分析之電腦軟體，其分析步 驟如下：

1.建立分析用的成對比較矩陣:

建立成對比較矩陣以瞭解要素間相對的重要性。

2.計算特徵向量值（eigenvector）:

比較矩陣之數值填入後，接著要計算特徵向量值，特徵向量值之計 算方式有兩種，一為手算值，另ㄧ為輸入專家選擇軟體所輸出之數 值。特徵向量值即為該指標之「相對權重值」。

3.計算最大特徵值（λmax）:

計算最大特徵值之計算方式，是將原評估矩陣乘以所得之特徵向量 值，獲得一新向量值，再將新向量值中的所有因素，除以原向量值 中的對應因素，再將總和除以因素個數，以求出最大特徵值。

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4.一致性檢定（CI）:

由於AHP 法具有下列九項基本假設(鄧振源，2012)：

(1)一個系統可被分解成許多種類(Classes)或成分(Components)，並 形成有向網路的層級結構。

(2)層級結構中，每一層級的要素均假設具獨立性(Independence)。

(3)每一層級內的要素，可以用上一層級內某些或所有要素作為評 準，進行評估。

(4)進行比較評估時，可將絕對數值尺度轉換成比例尺度(Ratio Scale)。

(5)成對比較後，可使用正倒值矩陣(Positive Reciprocal Matrix)處 理。

(6)偏好關係滿足遞移性(Transitivity)。不僅優劣關係滿足遞移性(A 大於B，B大於C，則A大於C)，同時強度關係也滿足遞移性(A 大於B二倍，B大於C三倍，則A大於C六倍)。

(7)完全具遞移性不容易，因此容許不具遞移性的存在，但需測試 其一致性 (Consistency )的程度。

(8)要素的優勢程度，經由加權法則(Weighting Principle)而求得。

(9)任何要素只要出現在階層結構中，不論其優勢程度是如何小，

均被認為與整個評估結構有關，而並非檢核階層結構的獨立 性。

其中偏好關係滿足遞移性，不僅優劣關係滿足遞移性(A＞B，

B＞C，A＞C)，同時強度關係也滿足遞移性(A大於B二倍，B大於 C三倍，則A大於C六倍)，該假設也同時說明要填答者完全具遞移

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性不容易，因此容許有不具遞移性的存在，但需測試其一致性 (Consistency )的程度。而一致性則可藉由一致性檢定（CI），計算 CI 值，CI 值之臨界值為0.1，若CI 值大於0.1 者，表示填答者在 兩兩成對判斷比較中，前後的看法有差異。

若未達一致性考驗標準時(CI 0.1)，則須重新評估是否問卷 填答時有邏輯上上的錯誤，在Super Decisions 軟體中則是使用不 一致性的考驗，其不一致性指標(Inconsistency Index，InCI)與一 致性指標之考驗標準相同(CI= InCI≦0.1)，如有不一致情形，由於 無法再請專家再填一次問卷，因此利用Super Decisions 軟體中不 一致性的報告中，以軟體調整其填答邏輯性，研究者會先檢視問 卷之之不一致性指標，如果25題相對比較題項中超過(包含)5題以 上InCI≧0.1之問卷則予以剔除，若為5題以下則依據專家回答題項 之最初權重順序及問卷找出其不合邏輯之相對比較題項，藉由 Super Decisions 軟體中不一致性的報告及建議加以微調，以調整 專家填答結果之邏輯性。

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