資料處理與分析

一、資料處理

問卷整理完成後隨即以 Excel 2003 套裝軟體進行資料處理，針對本 研究所用之統計方法，詳述如下：

(一) 算數平均數：

將分數相加除以各數求其平均值，表示專家群對該指標之重要 性傾向，平均數越接近5則表示該指標越重要，越接近1則表示 越不重要。

(二) 中位數：

將團體中的分數按照大小順序排列後，最中間的分數即是中位 數。

(三) 四分位數：

專家個人意見與群體意見的差異程度。在本研究中取第一個四 分位數(Q1)與第三個四分位數(Q3)，作為意見整合區段，若是 專家個人意見低於第一個四分位數或是高於第三個四分位 數，則表示與群體意見與個人意見相差過大，則在該項指標下 劃底線區別。

(四) 四分差：

表示群體專家對於該項指標意見離散的程度。團體分數可以用 四分位數(quartile)分為四等分，第一個四分位數(Q1)，第二個 四分位數(Q2)就是中位數， 第三個四分位數(Q3)。四分差的定 義為Q1與Q3相差之一半。

(五) 次數分配：

將原始資料進行初步分類，整理成一個具有類別、次數、累積 次數等訊息的分配表，用以分析各題項專家意見之分散情形。

二、資料分析

對於德懷術問卷各題項之「重要程度」的評定，所採用的分析方法 為：

(一) 第一、二次問卷的分析：

問卷回收後，計算各項之算術平均數及中位數，並依其高低來 排序，以分析各題項對專家之重要程度，另採取次數分配，來 分析各題之專家意見分散情況。在重要性程度等級的判定上，

將以「高」、「中高」、「中」、「中低」、「低」來代表專家群對此 題項之「極度重要」、「相當重要」、「重要」、「不重要」、「極不 重要」的程度。徐敏榮(2002)將五種程度之判斷標準敘述如下：

1. 重要性為「高」者：其平均數大於4，中位數為5者。

2. 重要性為「中高」者：其平均數大於3，中位數為4者。

3. 重要性為「中」者：其平均數大於2，中位數為3者。

4. 重要性為「中低」者：其平均數大於1，中位數為2者。

5. 重要性為「低」者：其平均數大於0，中位數為1者。

(二) 第三次問卷的分析：

第三回實施完畢後，為了不受極端值的影響，以第一四分位數 (Q1)和第三四分位數(Q3)計算各題項的整體重要性，林顯正 (2006)將指標重要性之判斷標準整理如下：

1. 重要性「很高」：

Q1＝5.00、Q3＝5.00。代表至少有75％的填答者評斷該項指 標之重要程度為「很高」，將列為第一順位選取指標。

2. 重要性「高」：

4.00≦Q1＜5.00、Q3≧4.00。代表至少有75％的填答者評斷 該項指標之重要程度為「高」，將列為第二順位選取指標。

3. 重要性「中等」：

3.00≦Q1＜4.00、Q3≧3.00。代表至少有75％的填答者評斷 該項指標之重要程度為「中等」，將列為第三順位選取指標。

4. 其餘未符合上述條件者歸納為重要性程度未達「中等」。

另外，張豔華(2002)對指標之選取認為，若專家勾選的重要程度之 平均數達到 4 以上者，表示較具有重要性；若標準差小於 1，表示有一 定的專家共識。

本研究並以四分差來評定者間所達成共識程度部分，可分為：

1.高度共識：Q≦0.5 2.中度共識：0.5＜Q≦1 3.低度共識：Q＞1