資料處理與分析

本節分為資料處理與統計分析方法兩大部分 ，茲說明如下：

壹、資料處理

一、問卷資料處理

本研究之問卷回收完畢後，除清點各區回收份數外，同時著手檢查問卷 之有效與否 ， 根據問卷內容發展編碼簿 ， 並將原始資料輸入 SPSS for

Windows 17.0 套裝軟體以進行資料分析 ，統計顯著水準定為 α=.05。

二、訪談資料處理

依回收問卷的資料，並針對研究目的和研究問題，進行半結構式的訪問，

將訪談的內容予以紀錄歸納，並轉成文字稿，依據訪談對象、訪談內容與訪 談時間，給予適切的編號，彙編整理，訪談過後，研究者會將錄音資料轉成 逐字稿的書面資料，每一份訪談資料的逐字稿皆會標上進行訪談之日期 ，並 加以編碼分類 ， 每一位受訪者會先設定一個英文編號與訪問序號 ， 如

（S¹990513W），表示於九十九年 5 月 13 日對 S¹新住民學童進行訪談。以取 得更深入、更廣的資料，藉以質化的研究來佐證量化的問卷調查法 。

貳、統計方法

資料處理統計方法茲說明如下：

一、敘述性統計

本研究針對研究問題「一、台北縣國小高年級新住民學童數位落差現況 何？」將以次數分配、百分比、平均數以及標準差，針對台北縣國小新住民 學童數位落差現況進行初步之描述性統計分析 。

二、t 考驗

本研究針對研究假設「不同性別國小高年級新住民學童的數位落差有顯 著差異」、「不同年級國小高年級新住民學童的數位落差有顯著差異 」、「不同 居住地國小高年級新住民學童的數位落差有顯著差異 」將性別、年級、居住

地設定為自變項，使用資訊科技的機會、使用資訊科技的內容及運用資訊學 習的能力為依變項，進行獨立樣本平均數差異顯著性 t 考驗，以瞭解不同 性別、年級及居住地新住民子女的使用資訊科技的機會、使用資訊科技的內 容及運用資訊學習的能力 是否有所差異。

三、單因子變異數分析(one-way ANOVA)

本研究針對研究假設「不同每週上網時數國小高年級新住民學童的數位 落差有顯著差異」、「不同資訊環境國小高年級新住民學童的數位落差有顯著 差異」、「不同成績國小高年級新住民學童的數位落差有顯著差異 」、「不同家 長國籍的國小高年級新住民學童數位落差有顯著差異 」、「不同家長支持態度 的國小高年級新住民學童數位落差 有顯著差異」、「不同家庭社經地位的國小 高年級新住民學童數位落差有顯著差異 」將每週上網時數、資訊環境、成績、

家長國籍、家長支持態度、家庭社經地位設定為自變項，使用資訊科技的機 會、使用資訊科技的內容及運用資訊學習的能力 為依變項，進行單因子變異 數分析；若達 p< 0.05 顯著水準，再選擇 Scheff´e 法來檢定並做事後比較，

以找出真正的差異。