資料處理與分析

國

立 政 治 大 學

‧

N a tio na

l C h engchi U ni ve rs it y

34

表採用吳政達（1999）的設計，請專家針對問卷所列的「非常重要」、「重 要」、「稍微重要」、「不重要」與「非常不重要」等五點語意，設定其語 意範圍。「重要性評定」則是請專家評估指標體系內各層面和內容的重要性，

每一題項均列有「非常重要」、「重要」、「稍微重要」、「不重要」到「非 常不重要」五個選項，予以勾選。

三、「國民中學校長資料導向決策指標調查問卷」相對權重問卷

以模糊德懷術分析結果選取具重要性的指標，採用ANP法設計的問卷以 九點量表形式依次進行指標間的兩兩比較，其結果做為國民中學校長資料導 向決策指標相對權重分析依據。此相對權重問卷的權重評比共計二個部分，

第一部分為向度間比較，再次為指標組內比較，最後彙整建構，形成本研究 之權重體系（詳如附錄四）。

第四節 資料處理與分析

主要使用EXCEL、Super Decisions 2.0.8 beta 中文版等為資料處理與分 析工具，分析國民中學校長資料導向決策向度和指標權重值及其排序值等資 料。採取的統計方法及目的說明如下：

壹、專家審題部分

專家審題階段使用描述統計分析專家審題結果，計算各項目適用性等級 的填選人數和百分比。其的目的在於確認初擬之國民中學校長資料導向決策 指標內容是否適切，以提高模糊德懷術問卷的內容效度。

為求指標的嚴謹性及完整性，專家審題問卷的分析以量化統計分析和質 化專家審題建議兩部分並行。在量化統計部分，分為採用程度和重要程度的 分析。採用程度請專家諮詢小組針對調查問卷中的向度和指標勾選採用程度，

選項包括「刪除」、「修改」和「採用」；如指標在「修改」和「採用」之 百分比加總高於80%，則顯示該指標具保留價值。重要程度分析則是請專家

‧ 國

立 政 治 大 學

‧

N a tio na

l C h engchi U ni ve rs it y

35

諮詢小組勾選指標的重要性，重要程度以七點量表作答，數值愈大代表重要 程度愈高，故「7」表示非常重要，「1」則為非常不重要。透過平均數、標 準差和眾數的呈現，個別分析各指標的重要程度，以瞭解諮詢小組對於指標 重要程度的整體認定結果。

貳、指標建構部分

依據模糊德懷術問卷調查，以瞭解專家學者對於指標重要程度的認知。

由於專家學者可能對於「非常重要」至「非常不重要」的語意認知有不同的 看法，因此透過三角模糊函數的計算予以整合意見（吳政達，1999、2002），

本研究整合方式如下：

一、蒐集決策全體意見：透過問卷調查，蒐集專家學者對各指標重要性的評 定。

二、建立三角模糊數：進行專家問卷編碼，建立專家對各指標的評定值，並 計算各指標的三角模糊數。

三、解模糊化：以Chen和Hwang (1992)的方法將指標的三角模糊數進行解模 糊化，以得到三角模糊數的明確值，計算方法如下：

（一）建立最大集隸屬函數µ^max (x )和最小集隸屬函數數µ^min (x ) µ^max (x)=�𝑥𝑥, 0 ≦ 𝑥𝑥 ≦ 1

0, 𝑜𝑜𝑜𝑜ℎ𝑒𝑒𝑒𝑒𝑒𝑒𝑒𝑒𝑒𝑒𝑒𝑒 µ^min (x)=�1 − 𝑥𝑥, 0 ≦ 𝑥𝑥 ≦ 1

0, 𝑜𝑜𝑜𝑜ℎ𝑒𝑒𝑒𝑒𝑒𝑒𝑒𝑒𝑒𝑒𝑒𝑒

（二）建立各指標模糊函數的右界值與左界值

最大集隸屬函數µ^max(x )和最小集隸屬函數µ^min(x )分別與指標的三角模糊 數的右界與左界產生交集，藉此求出指標的右界值與左界值。

將指標的模糊函數與最大集隸屬函數 y=x 產生交集，可得兩個交點，

取y座標值較大者的y值代表右界值。

同理，將指標的模糊函數與最小集隸屬函數 y=1-x 產生交集，可得兩

‧ 國

立 政 治 大 學

‧

N a tio na

l C h engchi U ni ve rs it y

36

個交點，取y座標值較大者的y值代表左界值。

（三）建立各指標模糊函數的明確值

由三角模糊數所得到的左右界值無法直接進行比較，必須轉成單一明確 值做為指標選取的參考，其運算式為：

µ^T (A) =[µ^R (A)+1-µ^L (A)]/2

四、進行指標篩選：從上述計算所得的明確值，代表專家諮詢小組對該指標 評估值的共識，再以研究設定的門檻選（α 截集）出最適當的指標。

µ^T (A)≧α，表示接受A指標 µ^T (A)＜α，表示刪除A指標 參、ANP 權重分析

本研究運用Super Decisions 2.0.8 beta 進行超級矩陣分析，以獲得有關決 策向度和決策指標項目的權重值體系。

‧ 國

立 政 治 大 學

‧

N a tio na

l C h engchi U ni ve rs it y

37