重要表現程度分析法 (IPA) 意涵、實施步驟與相關研究

一、重要表現程度分析法意涵

重要表現程度 (IPA) 分析法是由 Martilla 與 James (1977) 所發展，

屬於量表工具設計和資料分析呈現的一種方法 (林原宏，2009) 。重要表 現程度分析法 (IPA) 最初是被發展利用其架構分析汽車銷售商的服務品 質，並將服務品質的重要程度與銷售商的表現程度得分呈現在二維座標圖 中。該圖空間之橫軸與縱軸的尺度和象限位置視項目屬性「重要程度」與

「表現程度」的需求來訂定，如依各軸之總帄均值、等級中點或中位數等 方式劃分 (劉豐瑞、龔信元，2008) ，而不論其劃分依據選取哪一種方式，

該圖的重點意涵在於利用空間中不同點相關位置所呈現出的意義，分析其 重要程度與表現程度間的關係，再依據各標示點所屬象限的意義給予精進 改善的建議 (曾清枝、葉克修，2014) 。

重要表現程度分析法 (IPA) 對於閱讀者而言，是一種可以輕鬆瞭解的 測量法；對於分析者則是可以幫助其瞭解資源調配與管理是否恰當的良方 (李際萍，2009) 。因此，重要表現程度分析法 (IPA) 於 1977 年發展後，

被廣泛地應用在評估產品、服務、觀念與零售等行業的優勢分析 (廖婉柔，

2013) 。

Martilla 與 James (1977) 認為重要表現程度分析法 (IPA) 的二維座 標圖應使用中位數作為空間的分隔點，然而，Hollenhorst , Olsona 與 Fortney (1992) 則認為該座標圖以重要表現程度的帄均數值來作為分隔 點，較中位數更具判斷力 (曾清枝、葉克修，2014) 。因此，本研究採用 Hollenhorst 等人之論點，根據重要程度與表現程度之帄均數值為座標軸，

將重要表現程度分析法 (IPA) 的二維座標圖區劃分為四個區域，並各自定 義每個區域的重要屬性意義。

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二、重要表現程度分析法之實施步驟與相關研究

進行重要表現程度分析法 (IPA) ，可以分為下列四個步驟 (Abalo, Varela & Manzano, 2007) ：

(一) 根據研究目的列出評量項目，發展為問卷形式。

(二) 使用者針對項目屬性分別進行「重要程度」和「表現程度」兩者間的 評定。「重要程度」指該項目屬性對於評量的重要性；「表現程度」係 指受評者在該項目屬性的表現結果。

(三) 製作一個分別以「重要程度」和「表現程度」為橫軸和縱軸的二維座 標圖，將項目屬性得分繪製於該圖中。

(四) 以「重要程度」和「表現程度」的帄均數 (Hollenhorst, Olsona & Fortney, 1992) 為分隔點，將第三步驟之二維座標圖劃分為四個象限，如圖 2-3-1 所列示。

高

表 現 程 度

低

《第Ⅱ象限》

過度重視 (possible overkill)

《第Ⅰ象限》

優勢保持 (keep up the work)

《第Ⅲ象限》

次要改善 (low priority)

《第Ⅳ象限》

優先改善 (concentrate here) 低 重要程度 高

圖 2-3-1 重要表現程度二維座標圖

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重要表現程度分析法 (IPA) 的二維座標圖，其四個象限的評量結果意 義如下 (Chu, Choi, 2000 ; Martilla & James, 1977 ; Simha, Nancy., 2005) ： (一) 第Ⅰ象限評量意義為「優勢保持」 (keep up the work) ，表示落在該象 限的項目，其相對重要程度較其它項目高，受評者在此項目的表現程 度也高，因此評定受評者在該項目的表現良好，建議其繼續保持該項 目內容。

(二) 第Ⅱ象限評量意義為「過度重視」 (possible overkill) ，表示落在該象 限的項目，其相對重要程度較其它項目低，然受評者在此項目卻過度 表現，因此評定受評者在該項目為過度表現，建議其適度調整該項目 的努力比例。

(三) 第Ⅲ象限評量意義為「次要改善」 (low priority) ，表示落在該象限的 項目，其相對重要程度較其它項目低，受評者在此項目的表現程度也 不理想，因此評定受評者針對該項目加強改善的急迫性不高，得延遲 處理改善該項目。

(四) 第Ⅳ象限評量意義為「優先改善」 (concentrate here) ，表示落在該象 限的項目，其相對重要程度較其它項目高，然受評者在此項目的表現 程度卻不理想，因此評定受評者亟需加強改善該項目的表現，建議其 優先處理改善該項目。

重要表現程度分析法 (IPA) 於 1977 年發展後，被廣泛地應用在評估 產品、服務、觀念與零售等行業的優勢分析 (廖婉柔，2013) ，探討近代 研究資料更可以發現，教育行政與管理領域也採用 IPA 法進行評鑑與績效 評估的分析 (Oh, 2001) 。研究者茲將各領域應用 IPA 的相關研究資料彙整 如表 2-3-1 所示，以利探討：

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研究者 研究領域 研究內容 IPA 分析研究結果

Aktas, Aksu &

Cizel (2007) 旅遊 使用 IPA 解釋遊 客知覺

1. 提供旅遊業者了解遊客的偏好 與需求，增加遊客滿意度以及 重遊的意願。

2. 幫助遊客選擇理想的旅遊目的 地。

由上述相關研究發現，重要表現程度分析法 (IPA) 基於其簡單易懂的 特性，方便決策者應用於優劣勢的分析，並提供清楚明瞭的建議，因此自 發展以來即廣泛應用於各個領域，如工程科技領域，台灣固態照明產業應 用端所需技術能力之研究 (張良德、林坤誼，2015) ；觀光與休閒管理領 域，應用 IPA 模式分析國內休閒住宅品質 (曾清枝、葉克修，2014) 、以 IPA 模式探討鹿港地區古蹟旅遊滿意度之研究 (張清源、賴恆生、王照欽，

2014)、台灣主題樂園發展競爭力之策略研究 (黃淑娥、蘇婉伶，2014) ； 管理資訊領域，應用重要滿意度分析改善選民服務品質 (曾清枝、許昭興，

2014) ；科技博物領域，應用 IPA 模式評估台北當代藝術館之服務品質 (廖 婉柔，2013) ；企業管理領域，應用 IPA 模式檢視台灣高鐵乘客之服務品 質需求 (盧右梅、吳信宏， 2010) ；教育領域，以模糊綜合評估法評量工 程教育成效 (劉豐瑞、龔信元，2008) ；旅遊領域，使用 IPA 以解釋遊客 知覺 (Aktas, Aksu & Cizel, 2007) 等。

這些研究都發現，重要表現程度分析法 (IPA) 基於其簡單易懂的特 性，使得具有多重評估項目的決策工作，趨於簡易。由於本研究意欲瞭解 師資培育生在數學領域科技學科教學各面向與其項下共 35 道題幹內涵的 自覺表現，故透過重要表現程度分析法 (IPA) 的特性進行分析，以瞭解師 資培育生在數學領域科技學科教學的重要表現情形，以作為師資培育生精 進數學領域科技學科教學內涵的參考。

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