第三章、 研究方法
第五節、 資料分析方法與工具
本研究主要分析工具為SPSS 15.0 和 Smart PLS2.0 軟體，資料分析方法包含 敘述性統計分析、因素分析、信度分析、卡方分析、皮爾森相關分析、變異數分 析(Analysis of Variance, ANOVA),和結構方程模式(Structure Equation Modeling, SEM)之最小平方法(Partial Least Squares, PLS)。
一、樣本特性描述
利用次數分配、平均數、標準差等敘述性統計方法分析樣本特性，包括性別、
年齡、婚姻狀況、教育程度、年資、產業類別、每月工作所得以及健康和工作壓 力的自我評估。
二、信度與效度檢測
針對問卷內容進行信度與效度分析，信度分析使用 Cronbach’s α 與組合信度 來評估，衡量各變項的內部一致性；效度分析以使用驗證性因素分析評估。
三、研究模式驗證
研究假說與架構的檢測是採用結構方程模式(SEM)之最小平方法(PLS)進行 分析，用以了解各變數間的影響關係。
四、個人屬性之差異性分析
本研究使用變異數分析(ANOVA)檢測性別、年齡、婚姻狀況、教育程度、
年資、產業類別、每月工作所得以及健康和工作壓力的自我評估等個人屬性在同 理心、利他、正向情感、負向情感、恢復力、工作自我效能、情緒幸福、心理幸 福、社會幸福和工作滿意度等因素之差異性。
第四章、資料分析
第一節、資料蒐集
經過前導研究確保研究問卷的信效度後，本研究以資訊人員為研究對象，進 行廣泛的資料蒐集。樣本來源主要可分成兩個部份，第一部分來自中華徵信所 2006 年台灣地區企業名錄之資訊相關產業，此一部分樣本收集又可分成兩階段，
第一階段事先透過公司總機和資訊人員取得聯繫，取得問卷填寫意願後再以電子 郵件方式傳遞問卷，此階段發放期間於96 年 4 月 10 日至 5 月 4 日止；第二階段 則針對第一階段無法與資訊人員事先接觸之公司，直接郵寄紙本問卷至該公司資 訊部門，發放及回收期間於96 年 5 月 30 日至 6 月 15 日。第二部份以便利取樣 方式收集，為求提高實務資訊人員樣本數，另外委託在職班學生發放至其熟識之 資訊從業人員。並且，為鼓勵受測者能夠細心填答以確保問卷資料品質，對於有 效問卷我們即贈送7-11 壹百元禮卷一份。
總共發放問卷 479 份，總回收樣本數為 146 筆，扣除無效問卷 6 筆，有效樣 本數為140 份，有效回收率為 28.17%。其中電訪時應允填答者有 127 位，實際 回覆問卷者有54 筆，有效樣本數 52 筆，此部分有效回收率 40.94%；直接郵寄 公司問卷方式共發出305 份問卷，回收樣本數 45 筆，有效樣本數 44 筆，有效回 收率為14.43%；便利取樣方式共發出 47 筆問卷，共回收 47 筆，有效樣本 44 筆，
有效回收率為93.62%，如表 4-1 所示。
表4-1、樣本回收狀況
資料來源 總發放樣本數 回收樣本數 有效樣本數 有效回收率 第一部分
E-mail 127 54 52 40.94%
直接郵寄 305 45 44 14.43%
小計 432 99 96 22.92%
第二部份
便利取樣 47 47 44 93.62%
總計 479 146 140 28.17%
完成了資料蒐集之後，本研究有需要在開始進行假說檢定與模式驗證之前，
進一步的檢測不同的樣本來源是否在研究構面上有顯著差異存在。本研究樣本資 料的蒐集方式包括來自中華徵信所名錄之資訊相關產業和便利取樣兩種方式，因 此，藉由不同樣本來源的同質性檢定，以確定兩種樣本來源是否存在根本上的差 異，以確保後續假說檢定與模式驗證上的客觀性。在經過同質性檢定後，本研究 可以推斷各種不同的樣本來源，在各研究構面上沒有顯著差異存在(表4-2)。
表4-2、不同樣本來源之同質性檢定 研究變項 卡方值 P-value
同理心 20.528 0.363 利他傾向 25.053 0.295 正向情感 26.638 0.589 負向情感 25.851 0.870 恢復力 35.405 0.311 工作自我效能 39.551 0.092 情緒幸福感 56.599 0.160 心理幸福感 54.190 0.429 社會幸福感 73.491 0.544 工作滿意度 25.594 0.172
另 外 ， 礙 於 企 業 樣 本 的 蒐 集 有 其 難 度 ， 可 能 會 因 低 反 應 率 而 造 成 偏 (non-response bias)，為確保樣本的代表性，因此本研究以 5 月 30 日為界線，將 第一部分來源之樣本分成前後兩期，前期有45 筆有效回收問卷，後期則有 51 筆，
本研究將後期所回收之問卷假定為無回應問卷，將之與前期所回收之問卷相比 較，使用t 檢定來檢驗兩次回收問卷在各研究變項上是否有顯著差異，結果顯示 各變項之平均數在兩期並無顯著不同(表 4-3)，表示在前、後兩期回收樣本間並 無顯著的差異存在，故推論未回收之問卷對本研究結果，並不會造成太大的偏誤。
表4-3、前後兩期樣本之獨立 t 檢定 研究變項 t 值 P-value
同理心 -0.698 0.487 利他傾向 -0.747 0.457
正向情感 0.922 0.359
負向情感 -0.392 0.696
恢復力 0.569 0.570
工作自我效能 1.086 0.280 情緒幸福感 1.274 0.206 心理幸福感 0.678 0.499 社會幸福感 -0.257 0.798 工作滿意度 -0.093 0.926
第二節 敘述性統計
針對目前 140 筆有效樣本進行敘述性統計分析，結果如表 4-4 所示。由樣本 特徵可發現，男性有97 筆(69.3%)，女性有 43 筆(30.7%)，有男多於女的趨勢，
且大部份都分布在資訊產業(48.6.6%)，其次是製造業(28.6%)；以年齡來區分，
以26~30 歲族群居多(37.9%)，其次是 31~35 歲族群(31.4%)，顯示目前資訊從業 人員以青壯年為主體；在婚姻狀況方面，未婚者有93 位，已婚者有 47 位，以未 婚者居多；再從教育程度來看，由本研究樣本顯示資訊人員普遍都具有專科/大 學以上學歷(97.9%)，是需要高知識技術的族群。再者，就本研究樣本的每月薪 資所得來看，以30000~40000 元最多，約佔 37.1%，收入在 40000~50000 元居次 (29.3%)。接著再以工作年資來看，在目前公司的服務平均年資約為 3.44 年，在 該產業服務的總年資平均為 6.28 年，可知本研究之受測者大多數處在事業起步 階段。自我評估的健康狀況和工作壓力之平均分數以1 到 10 分為尺度，結果分 別為 6.15 和 6.39，反映出資訊人員健康狀況良好，但是工作壓力則有稍微偏高 的現象。
表4-4、樣本特徵(n=140)
人口統計變項名稱 人數 百分比
男 97 69.3
性別 女 43 30.7
20~25 歲 14 10.0
26~30 歲 53 37.9
31~35 歲 44 31.4
36~40 歲 21 15.0
41~45 歲 6 4.3
年齡
46~50 歲 2 1.4
未婚 93 66.4
婚姻狀況
已婚 47 33.6
高中、職 (含)以下 3 2.2
專科/大學 113 80.7
教育程度
研究所(含)以上 24 17.1
30000 元以下 17 12.1
30000~40000 元 52 37.1 40000~50000 元 41 29.3 50000~60000 元 14 10.0
60000~70000 元 5 3.6
每月薪資所得
70000 元以上 8 5.7
變數名稱 人數 最小 最大 平均數 標準差
工作年資(年) 140 0.08 23.75 3.44 43.646 總工作年資(年) 140 0.5 24 6.28 53.202 健康狀況(1~10 分) 140 1 10 6.24 1.753 壓力狀況(1~10 分) 140 3 10 6.61 1.432
第三節 資料分析
本研究之模型分析分成兩階段，第一階段是評估測量模式(Measurement Model)的信效度，第二階段是結構模式評估(Structural Model)。在開始進行 PLS 測量模式前先執行因素分析和信度分析，以檢測建構效度(construct validity)和內 部一致性。接著在測量模式分析時，以組成信度(composite reliability)、收斂效度 (convergent validity)和區別效度(discriminant validity)進一步來檢測衡量工具的可 靠程度，並瞭解衡量工具是否能衡量到本研究想要探討的各研究變項。
一、 信度與效度分析 (一) 建構效度
衡量建構效度是以探索性因素分析法(Explorative Factor Analysis)來進行，因 此球形考驗(Bartler’s Test of Sphericity)來檢驗是否相關性足以作為因素分析抽取 因素之用，本研究針對反映性之獨立變項、中介變數和依變數執行因素分析，考 驗結果如表4-5示，都符合進行因素分析的要求。
表4-5、Bartlett 球形檢定與 KMO 取樣適切性檢定
獨立變數之因素分析 中介和依賴變數之因素分析
KMO 取樣適切性 0.839 0.917
2177.063 2333.587 Bartlett 球形檢定
近似卡方分配
顯著性(*p < 0.05) 0.00* 0.00*
本研究採用主軸法(method of principal axes)中的主成份分析法(principal component analysis) 進行因素的萃取，並以最大變異法(varimax)進行因素的直交 轉軸(orthogonal rotation)和以特徵值(eigenvalue)大於1為判斷標準進行檢驗。獨立 變數之因素分析中，同理心、利他、正向情感、負向情感均收歛於其歸屬之構面 上，由表4-6可知同理心之因素負荷量介於0.617到0.815之間，利他傾向之因素負 荷量介於0.645到0.818之間，正向情感之因素負荷量介於0.651到0.789之間，負向 情感之因素負荷量則介於0.612到0.814之間，並且四項獨立變數之累積解釋變異
量達62.521%。
註: EMP為同理心，ALTR為利他傾向，PA為正向情感傾向，NA為負向情感傾向
同樣的，本研究也針對中介變數和依賴變數進行因素分析(包括恢復力、工
進一步，本研究以淨最小平方法(Partial Least-squares; PLS)之交叉負荷量 (cross loadings)來驗證形成性構面之建構效度，如表 4-8 所示，各題項皆收歛於 其歸屬之構面下，表示有建構效度。
表4-8、形成性變項之交叉負荷量(Cross Loadings) 依賴變數
情緒幸福 心理幸福 社會幸福
正向情緒 0.768
負向情緒 0.941
自主性 0.585
環境精熟 0.855
個人成長 0.691
和他人正向關係 0.356
有目的感 0.702
自我接受 0.783
社會整合 0.729
社會接受 0.565
社會貢獻 0.814
社會實現 0.589
社會一致 0.795
(二) 信度分析
為確保內部一致性(consistency)與穩定性(stability)，本研究以 Cronbach’s α 來衡量，如表4-9 所示。本研究的十個研究變項中，同時存在形成性和反映性構 面，其中同理心、利他、正向情感、負向情感、恢復力、工作自我效能和工作滿 意度為反映性變項，情緒幸福、心理幸福和社會幸福為形成性變項。由於形成性 衡量之構念以權數(weights)來觀察每個指標的相對重要性，並未假設問項兼具有 相依關係(interdependencies)，因此不像反映性問項強調以因素負荷量(loadings) 來表示其個別問項信度(individual item reliability)，僅將其組成之變項當成問項之 反應效果(effect)，子構面間不必然存在相關性，對這種高階因素形式做信效度評 估也被認為是不適當且不合邏輯(Bollen 1989)，因此後續將於測量模式分析時，
以組成信度(composite reliability; CR)來評估並驗證其各子構面之信度。
根據Nunnally (1978)的建議，信度值以 0.7 為標準值，本研究問卷中各反映
性變項之Cronbach’s α 皆介於 0.810 至 0.942 之間，說明本研究之各變項具有良 好的信度水準。
表4-9、研究變項之信度分析
研究變項 題數 Cronbach’s α
同理心 5 0.810
利他傾向 5 0.866
正向情感 8 0.903
負向情感 8 0.893
恢復力 10 0.911
工作自我效能 7 0.912
二、測量模式分析(Measurement Model)
本研究架構和假說採用淨最小平方法(Partial least-squares; PLS)來驗證，可 以同時處理形成性因素(formative factors)和反映性因素(reflective factors)，較使用 LISREL(Linear structural relationship)分析更為適當，且 PLS 在量表、樣本數和殘 差分配有最小的限制(Chin et al., 2003)。再者，我們使用 PLS 作為分析工具，主 要原因為在於本研究屬初探性研究，對於擴展建立理論的效果還有待實證檢驗，
因此主要是做為預測分析之用，此外，PLS 也可以預測因果關係(causality)和變 異量(variation)，因此相當適合建立理論模型之用，不像以 LISREL 這種明顯假設 所有指標(indicators)皆是反映性的方法，不容易架構同時分析形成性和反映性之 問項的模型。因此，由於本研究之情緒幸福、心理幸福和社會幸福為形成性指標，
因此主要是做為預測分析之用，此外，PLS 也可以預測因果關係(causality)和變 異量(variation)，因此相當適合建立理論模型之用，不像以 LISREL 這種明顯假設 所有指標(indicators)皆是反映性的方法，不容易架構同時分析形成性和反映性之 問項的模型。因此，由於本研究之情緒幸福、心理幸福和社會幸福為形成性指標，