資料處理與分析

本研究依據研究目的所需將進行資料處理與分析，使用 SPSS 和 LISREL 軟體作為本研究的分析工具。分析方法說明如下：

一、描述性統計資料分析

本研究運用 SPSS 軟體檢視問卷資料是否有遺漏之問題，以確立有 效樣本。同時，在基本資料的檢視也利用 SPSS 軟體瞭解樣本的基本特 性，包含樣本的次數分配以及百分比等資料。對於所蒐集的調查內涵資 料列出其平均數、標準差和最大值與最小值。

二、探索性因素分析

本研究從理論文獻中蒐集諸多影響因素及其對應的題項，此些題項

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經過專家效度、預試後有所修改和刪減，與其出處作者的題項內容有所 落差，因此進行探索性因素分析，以確認各題項背後的潛在構念的變化 情形，以作為本研究所探求的數位學習遷移動機影響因素。探索性因素 分析主要是對資料找出其結構，以少數幾個因素來解釋一群相互有關係 存在的變數，而又能到保有原來最多的資訊，再對找出因素的進行其命 名，如此方可達到因素分析的兩大目標：資料簡化和摘要（陳順宇，

2005）。

因此，正式調查回收的資料利用 SPSS 軟體進行探索性因素分析，

本研究為從題項庫中縮減題項並發掘潛在構念，並利用主軸分析法再配 合最大變異轉軸法來進行分析。此外，透過因素分析尚可檢定問卷效度，

常主要是透過研究問卷了解某研究的構念或是研究變項的構念效度，因 為研究構念越多，問題的題數也會比較多，研究者可以利用因素分析對 題目進行刪減，即檢驗問卷的構念效度。透過探索性因素分析後可更準 確的少數幾個因素來解釋個因子之間的關係，並透過理論背景加以命名，

最後建構本研究的數位學習遷移動機影響因素。

三、信度分析

繼因素分析後，運用 Cronbach α 係數考驗各題項與因素之間的內 部一致性，以確認該量表之信度。

四、相關分析

利用相關係數矩陣來了解從探索性因素分析後，藉以檢驗各潛在構 念之間的關聯程度。

五、路徑驗證分析

路徑驗證分析主要目的在驗證理論以及題項與因素結構間的關係

（Netemeyer, Bearden, & Sharma, 2003）。為確保本研究量測工具的品質，

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將運用驗證性因素分析確認在已知可能的結構下，驗證是否仍適用（陳 順宇，2005）。本研究將利用 LISREL 軟體進行分析，進行驗證本研究 量測工具的內在結構模式（structure equation model, SEM）適配度的檢 驗（fitness of internal structure of model），主要在評估觀察變數與潛在 變數的信度、效度、估計參數的顯著水準（邱皓政，2010）。此外，對 於各影響因素之間的影響關係，本研究亦透過 SEM 驗證其路徑。

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