第三章 研究設計與實施
第四節 資料分析方法
配合研究性質及與研究問題需要，本研究首先將來自 TIMSS 2007 之學生作答反應 資料，透過 Microsoft Excel 2003 程式由上節「研究工具與流程」所述方式轉換為二元數 值。接著將二元作答反應資料併同來自上節表 3-9 與表 3-10 構成的 Q 矩陣，輸入電腦 程式碼估計 DINA 模型之相關參數，包括各試題的失誤參數s 與猜測參數j g 、每位受試j 者在各認知屬性的二元精熟狀態i ( i1, i2,,iK)、每位受試者是否精熟各試題所需 的所有認知屬性之估計ij。其中ik係先估計出受試者精熟認知屬性之機率後，再引用 de la Torre 發表之 Ox 軟體程式碼中之做法，以 0.5 為門檻判定該受試者在該認知屬性是 否精熟而來；ij則來自於受試者在各個認知屬性是否精熟的估計結果i與各試題解題
所需的認知屬性(qj1,qj2,,qjK)比對後產生。
而如上一節第三階段過程所述，本研究需要反覆以程式估計 DINA 模型之參數與修 正連結試題與屬性的架構。但在研究者與專家教師初始得出以及後續各個修正版本之連 結試題與屬性的架構中，所包含的屬性為 20 至 27 個，經測試後如上節所述，以 de la Torre (2009b) 發表之程式碼執行 DINA 模型相關參數所需時間過長，不符合本研究需求。因 此研究者與王志維共同將 de la Torre 的部份程式碼以等價的運算過程簡化，並使用 C 語 言改寫以減少當中之迴圈運算數與需要之記憶體，而達到加快整體運算時間的目的，相 關程式碼詳見附錄Ｘ。本研究即是以自行改寫之 C 語言程式碼於工作站上編譯，執行 DINA 模型相關參數的估計。
經過修正而確定連結試題與屬性的架構（如表 3-9 與表 3-10 所示）後，便可再透過 程式碼得出撰寫研究結果所需之資料，即我國與亞洲四國（地區）學生在各認知屬性是 否精熟之估計。得到此估計結果後，接著研究者一方面以 SPSS 19.0 統計套裝軟體程式 進而得出相關的精熟百分比數值與進行邏輯斯迴歸分析，而分析並比較亞洲四國（地區）
與我國在各認知屬性的精熟情形差異；一方面則透過與王志維共同以 Ox 軟體撰寫之程 式碼進而計算各國（地區）具有各屬性組型之比例，並分析與比較我國與亞洲四國（地
區）的屬性組型分布情形。最後研究者再透過與王志維同樣以 Ox 軟體撰寫之程式碼，
而進一步得出學生在各試題是否精熟解題所需所有認知屬性之估計，並再以 SPSS 19.0 統計套裝軟體程式進而得出相關的精熟百分比數值與進行邏輯斯迴歸分析，來分析並比 較亞洲四國（地區）與我國在精熟試題解題所需所有認知屬性的情形。