資料統計分析方法

根據設立的研究問題之假設，將從樣本所取得的資料，先經由人工檢 查，將資料予以編碼登錄，選以適當的統計方法分析。本研究採用SPSS之統 計套裝軟體將問卷進行統計與分析，所進行的分析方式敘述如下：

一、敘述性統計分析（Descriptive Statistical Analysis）

敘述性統計分析主要是針對受測者國小學生的基本資料進行敘述性統 使用態度

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計分析。分析項目包含背景變項、形象、認知有用性及認知易用性與使用態 度及使用意願等。經過次數的分配和百分比，用來處理資料中的類別變項，

利用分析樣本的基本特性，計算有效樣本在各變項中的平均數、標準差。

二、t檢定（t -test）

針對學生性別是使用t檢定，以不同的性別在喜閱網上有無顯著差異我 們經常使用統計來檢定兩個母體的平均數是否相同，但是若同時要比較多個 母體，擇必須兩兩比較，如此非常的耗時且過程複雜,共變項與自變項之相 關越低越好,且符合線性迴歸、組內迴歸係數同質性、變異數同質性等假設。

三、單因子變異數分析（One-way ANOVA）

單因子變異數分析也屬於平均數考驗，適用在背景變項之因子中有三個水 準以上，變異數分析的基本方法，將觀察值對應總平均值的總變異分割為幾 各分量，而各分量恰對應各種變異的來源與原因，該變異的原因影響反應值 的效果是否顯著，則需對各分量進行 F 檢定。

四、信度分析（Reliability）

信度即為可靠性，意指測驗所得的結果有一致性（Consistency）或穩 定性（Stability）。而Cronbach's α係數值用來檢視測量內部的一致性之 方法，對於李克特Likert Scale尺度量表進行信度分析非常恰當適合。本研 究所採用之問卷，係經項目分析與因素分析後，進行各分量表以及總量表信 度分析，至使原理乃在於對先前分析所保留之問卷項目，以瞭解其內部一致 性﹙consistency﹚以及穩定性﹙stability﹚的考驗，作為瞭解問卷的可靠 程度，本研究採用Cronbach α係數來考驗研究問卷之信度，並以Nunnally

（1978）的標準為評判依據，Cronbach's α值＜0.35，則不具有信度，也 就是屬於低信度，應予以拒絕；若0.35≦Cronbach’s α值＜0.7，則為可

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接受的係數值；若Cronbach’s α值≧0.7 則屬於具有高信度，係數愈高表 示信度愈高。其中Cronbach's α值＜0.35者，則考量重新修訂量表或增刪 題項。

五、效度分析（Validity Analysis）

效度即正確性，是指衡量工具具有確實測出研究者所作想要衡量之事物 的衡量能力及功能的程度。因此測得之效度值越高，表示出來的結果更能顯 現出所需測量對象之真正結果傾向。效度的類型可分為內容效度（Content validity）及構念效度（Construct validity），內容效度為則應反映測量 工具問卷本身內容具有相當高之代表性；而構念效度則指測量工具可以測得 一個抽象概念或者是特質的程度（Anderson &Gerbing, D,1988）。

六、皮爾森相關係數分析（Pearson Correlation）

皮爾森相關係數用來分析衡量兩個變數間的相關意向和程度，並檢定各 變數之間是否存在複共線性之問題,在自然科學領域中，該係數廣泛用於度 量兩個變量之間的相關程度。，相關係數乃介於0至1之間，R值相關程度的 高低，值在正負0.3 之間（即0.3至-0.3之間）因此稱之為低度相關；值在 正負0.3至0.6之間（即指介於0.3至0.6，-0.3至-0.6之間）因此稱之為中度 相關；而值在正負0.6至0.9之間（即指在0.6至0.9，-0.6至-0.9之間）因此 稱之為高度相關；若是R值為正負1，即表示相關分析完全相關。本研究利用 皮爾森相關係數分析來探討「形象」、「工作」、「輸出品質」、「結果展 現」、「認知有用性」、「認知易用性」及「使用意願」間的相關性。

七、迴歸分析法（Regression Analysis）

迴歸分析則是依據自變數多寡，運用簡單迴歸分析與逐步迴歸分析，去 尋找哪些自變數或應變數的預測力和解釋能力表現較為符合，運用逐步分析

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法，則可檢視一樣同為連續變數間預測變項及效標變項兩者之間的關係，然 而，一個或者一個以上的自變數或依變數間關係敘述、預測、控制，則可用 以檢定研究架構的解釋力，以R²為決定係數、F檢定、明顯水準及β值做分析 值，因此判定比較標準化後β值迴歸係數相對因果關係，便可獲得自變數對 依變數是比較具有影響力。故本研究利用迴歸分析來說明變數間的因果關係 及其強度，包括「背景變項」、「形象」、「工作」、「輸出品質」、「結 果展現」等外部變數對「認知有用性」、「認知易用性」及「使用意願」的 影響，以及驗證TAM2模型。

八、因素分析

因素分析最主要的目的在於建構問卷量表的效度：1.進行處理潛在變項 的待估問題，幫助研究者進行研究效度的檢驗；2.化繁為簡測量的內容，其 將複雜的共同因素、旋轉因素結構予以簡化，致使許多有相似意念的變項，

經過數學關係之轉換，簡化成數個特定的相同性質之類別；3.因素分析可以 用來幫助測量問卷編製，用來進行項目分析，檢驗試題的優劣程度及好壞(邱 皓政，2006)。本研究擬以因素分析檢測生活型態量表，萃取出共同因素，

並進行效度檢驗，以利後續研究發展。

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