第三章 研究設計與實施
第五節 資料處理與分析
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第四節 實施程序
本研究之正式問卷調查實施程序，分為問卷施測、問卷回收與催覆等階段，分述如 下：
壹、正式問卷施測
本研究正式問卷取 28 所桃園縣公立國民中學（包含縣立完全中學國中部）進行抽 樣，每校抽取20 人，以抽取學校之教師兼主任、教師兼組長、教師兼導師、專任教師 等人員為受試對象。正式問卷於103 年 5 月上旬共寄發出 560 份，為使問卷能順利回收 及提高樣本的代表性，除以電話請託各校專人協助回收外，同時在郵寄的調查問卷資料 袋內附上指導教授的推薦函及問卷回收檢核表等。
貳、正式問卷回收與催覆
本研究過程中視問卷回收狀況輔以電話聯繫進行催覆動作，截至 103 年 5 月下旬回 收完成。正式問卷共回收551 份，問卷回收率為 98.39％，正式問卷回收後，進行編碼 輸入作業，並篩選出無效問卷，剔除無效問卷26 份，得有效問卷 525 份，可用率為 95.28
％，再以統計軟體進行資料校正，確認資料無誤後，進行後續的統計分析。
第五節 資料處理與分析
本研究正式問卷回收後，首先檢視並刪除無效樣本，將有效問卷資料整理編碼，依 序輸入建檔。透過IBM SPSS Statistics 20.0 與 AMOS 21 統計軟體進行分析，以回答本 研究所要探討之相關問題。而所採用的統計方法包含平均數、標準差之描述性統計分析 及 t 考驗、單因子變異數分析及結構方程模式等。
壹、資料處理
一、初步資料檢核問卷回收後，對於受訪者所填問卷中，先將資料未完整填寫及回答明顯不一致之亂
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填者予以剔除，以確保問卷之有效性。
二、資料編碼與登錄
將有效問卷編碼，透過統計套裝軟體IBM SPSS Statistics 20.0 將各資料欄位，依各 變數屬性輸入及登錄。
三、資料複核
資料登錄完後，以IBM SPSS Statistics 20.0 統計套裝軟體進行次數分配核對，藉以 詳細檢核是否有資料遺漏值或登錄錯誤，並進行更正以確保資料之正確性。
貳、資料分析
本問卷依下列統計方法進行資料分析：
一、描述性統計分析
針對教師學術樂觀、組織公民行為中各變項的得分，進行平均數、標準差等描述性 統計分析，以瞭解受試者對各變數之主觀看法傾向。
二、獨立樣本 t 檢定
針對人口變項或環境變項中的兩群樣本（如性別:男或女）類別變項，進行 t 檢定，
以瞭解兩個群體在某一個變項的平均得分是否有差異。
三、單因子變異數分析
針對人口變項或環境變項中分類數多於兩個之（如年齡）類別變項，進行單因子變 異數分析（one-way ANOVA），以瞭解兩個構面教師學術樂觀與組織公民行為中各層面 的在某一個變項的平均得分是否有差異性。若差異達統計顯著水準，則進一步採Scheffé 法進行事後比較。
四、結構方程模式
結構方程模式（structural equation modeling, SEM），是結合迴歸分析及因素分析的 原理，所構成的一種統計技術，它也是路徑分析和因素分析的一種整合的技術（張 芳全，2012）。在結構方程模式裡主要包含有觀察變項、潛在變項以及干擾／誤差變項
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等三種類型的隨機變項，以及結構參數。觀察變項是可以直接測量的變項，而潛在變項 是可以用觀察變項來加以建構。在SEM 中變項與變項之間的連結關係是以結構參數來 呈現（黃芳銘，2007）。
本研究運用線性結構關係模型（SEM）檢定教師學術樂觀各層面對組織民行為各層 面的影響程度。所建構之教師學術樂觀與組織公民行為關係結構路徑，如圖3-4 所示，
本模式以教師學術樂觀潛在自變項對組織公民行為潛在依變項之影響路徑，左邊為教師 學術樂觀，是由學術強調、教師信任學生與家長、教師彼此間的信任、教師信任領導者、
教師效能五個潛在自變項所組成，右邊為組織公民行為，是由利組織之組織公民行為、
利他人之組織公民行為、對工作之投入與奉獻三個潛在依變項所組成。
圖3-4 研究假設模式
本研究亦將針對SEM結構方程模式之適配度評鑑指標係採以下幾種進行適配分 析：
（一）整體適配指標：1.卡方檢定（chi square, χ2）；2.適配度指標（goodness-of-fit, GFI）；
3.調整後適配度指標（adjusted goodness-of-fit, AGFI）；4.殘差均方根（root mean square residual, RMR）；5.標準化殘差均方根（stantdard root mean square residual,
教師學術 樂觀 學術強調
教師信任學生家長
教師信任同儕
教師信任領導者
教師效能
組織公民 行為
利組織之組織 公民行為
利他人之組織 公民行為
對工作之投入 與奉獻
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SRMR）6.近似誤差均方根（root mean square error of approximation, RMSEA）。
（二）比較適配指標：1.正規化適配指標（normed fit index, NFI）；2.非正規化適配指標
（non-normed fit index, NNFI）；3.比較適配指標（comparative fit index, CFI）。
（三）簡效適配度檢定指標：1.精簡基準配合度指標（parsimony normed fit index, PNFI）；
2.模式精簡適合度指標（parsimony goodness of fit index, PGFI）。其適配度指標檢 定標準，如表3- 21所示。
表3-21 適配度指標檢定標準
適配度指標 指標意涵 理想數值
χ2 卡方檢定：說明模型解釋力。(較容易受樣本數大影響) p >.05
χ2/df 不受模式複雜度影響。 < 2
GFI 適配度指標：說明模型解釋力（解釋樣本資料的變異數
與共變數程度）。 > .90
AGFI 調整後適配度指標：不受模式複雜度影響。 > .90
RMR 殘差均方根：瞭解殘差特性。 受尺度影響，
越小越好 SRMR 標準化殘差均方根：瞭解殘差特性。 ≦.05
RMSEA 近似誤差均方根：不受樣本數與模式複雜度影響。 > .05
NFI 正規化適配指標：說明模型較虛無模型的改善程度。 > .90
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續表 3-21
適配度指標 指標意涵 理想數值
NNFI 非正規化適配指標：說明模型較虛無模型的改善程度。 >.90
CFI 比較適配指標：說明模型較虛無模型的改善程度特別適
合小樣本。 > .90
PNFI 精簡基準配合度指標：每一個自由度所能達成的較高適
配程度。 >.50
PCFI 模式精簡比較適配指標：說明模型較虛無模型的改善程
度。 > .50
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