資料處理與分析方法

在問卷回收之後，本研究以整列刪除法剔除無效問卷，原始資料處理後，使用 社會科學套裝統計軟體 SPSS12.0 版及結構方程式分析軟體 LISREL (LInear Structural RELationship) 8.54 版作為資料分析工具，依研究目的及問卷內容選取適 當的分析方法，進行資料處理。本節資料處理之方式主要根據研究目的、假設及 架構進行，可分為兩大部分：

一、利用SPSS12.0 版統計套裝軟體進行學校志工在背景變項性別、婚姻狀 況、年齡、教育程度、職業、個人月收入、每週服務次數、服務年資、有無加入 其他志願服務團體以及是否曾經參加過志工教育訓練等十項所呈現之描述性統計 資料。

二、利用SPSS12.0 版統計套裝軟體進行背景變項「服務項目」之複選體分析，

以瞭解學校志工參與學校志願服務項目的現況。

三、利用SPSS12.0 版本，透過平均數及標準差瞭解學校志工之人格特質、活 動涉入及滿意度的分佈情況，並由態勢及峰度看其分佈是否為常態，以瞭解此資 料是否適合進行結構方程模式分析。

四、利用SPSS12.0 版統計套裝軟體進行 t 考驗，以了解「不同性別、有無加 入其他志願服務團體以及是否曾經參加過志工教育訓練情形」在人格特質、活動 涉入及滿意度各構面得分之差異情形。

五、利用SPSS12.0 版統計套裝軟體進行 one-way ANOVA 分析，以了解「婚 姻狀況、年齡、教育程度、職業、個人每月收入、每週服務次數、服務年資」與 人格特質、活動涉入及滿意度變項間，每一組樣本平均數是否有顯著差異。再使 用Scheffé 事後檢定，以了解背景變項中於各因子間之詳細差異為何。

六、利用 LISREL8.54 版本進行測量模式及結構模式分析，以檢驗人格特質、

活動涉入及滿意度間的關係模式。首先要確認所得之數據資料是否符合結構方程

模式的假定特質，當變項的態勢絕對值小於3.0 且與峰度絕對值小於 10.0，表示所 得之數據可進行結構方程模式分析；再來需進行人格特質、活動涉入及滿意度個 別模式的驗證性因素分析，以確定各個觀察變項是否能夠反應潛在變項；最後則 進行整體模式的適配度檢定。

而人格特質、活動涉入及滿意度間的關係模式是否適配，能否被接受，則需藉 由整體模式適配度與內在結構適配度來評鑑，模式評鑑指標需符合判斷值，才能 被接受，以下將各評鑑指標之判斷值分述如下(余民寧，2006；黃芳銘，2006；徐 聖訓，2009)：

(一)整體模式適配指標：

1 絕對適配指標

(1)概度比率卡方考驗值( χ² )：其值必須未達顯著水準，p≧0.5；且 χ²/df 應 小於 3。

(2)良性適配指標(Goodness of Fit Index, GFI)：大於或等於 0.90。

(3)調整良性適配指標(Adjusted Root Mean Square Residual, AGFI)：大於或等 於 0.90。

(4)標準化均方根殘差(Standardized Root Mean Square Residual, SRMR)：小於 或等於 0.05 。

(5)近似誤差均方根(Root Mean Square Error of Approximation, RMSEA)：小於 或等於 0.05，表示「良好適配」 0.05~0.08 表示「不錯適配」 0.08~0.10 表示「普通適配」；大於 0.10 表示「不良適配」。

2 相對適配指標

(1)非規範適配指標(Non-Normed Fit Index, NNFI)：大於或等於 0.90。

(2)比較適配指標(Comparative Fit index, CFI)：大於或等於 0.90。

3 簡效適配指標

(1)簡效規範適配指標(Parsimonious Normed Fit Index,PNFI)：大於 0.5。

(2)Parsimonious Good-of-Fit Index, PGFI)：大於 0.5。

(3)Hoelter 的臨界數(Hoelter＇s Critical N, CN)：大於或等於 200。

(二).測量模式假設

項目的因素負荷量須達到顯著水準，且其標準化參數應介於 0.05 至 0.95 之間 為理想值(余民寧，2006)。

(三)結構模式

結構係數需達顯著水準，且方向性須正確。(黃芳銘，2006)