第三章 研究設計 20
第五節 量表測試
本研究問卷收集共分為兩個階段實施，第一階段是為問卷之前測分析，經過 必要的檢測程序，目的在於確認本研究問卷是否適合作為正式問卷，完成確認程 序之後才展開第二階段進行正式問卷的發放與回收。
首先對於本研究於第一階段之前測(Pre-test)共回收 35 份，根據受測者的回 答的問卷輸入SPSS12.0.1C 統計軟體初步的進行敘述統計分析；如表 3-2 前測敘 述統計量，前測敘述統計部分在這五點量表中題項六的平均數為4.63 最高，其 餘的變數，43 個問項平均值位於 3.31~4.63 之間，表示所有受測者皆有某一程度 上的一致看法。
表 3 -2 前測敘述統計量
個數 平均數 標準差 變異數 偏態 題項
統計量 統計量 統計量 統計量 統計量 標準誤 IS1 35 4.60 0.497 0.247 -0.427 0.398 IS2 35 4.60 0.497 0.247 -0.427 0.398 IS3 35 4.57 0.502 0.252 -0.302 0.398 IS4 35 4.51 0.507 0.257 -0.060 0.398 IS5 35 4.54 0.505 0.255 -0.180 0.398 IS6 35 4.63 0.490 0.240 -0.556 0.398 IS7 35 4.26 0.817 0.667 -1.207 0.398 SU1 35 4.46 0.505 0.255 0.180 0.398 SU2 35 3.37 1.215 1.476 -0.151 0.398 SU3 35 3.83 0.747 0.558 -0.155 0.398 SU4 35 3.31 0.867 0.751 -0.679 0.398 IN1 35 4.14 0.810 0.655 -0.979 0.398 IN2 35 3.51 0.742 0.551 -0.738 0.398 IN3 35 3.97 0.664 0.440 0.030 0.398 TR1 35 4.03 0.664 0.440 -0.671 0.398 TR2 35 4.06 0.591 0.350 -0.007 0.398 CO1 35 3.69 0.900 0.810 -0.083 0.398
CO2 35 3.43 1.092 1.193 -0.237 0.398
準係數0.7 以上，代表具有良好的信度，整份量表之 Cronbach’s α 係數達 0.974。 Cronbach's Alpha 值
IS1 27.11 7.869 0.793 0.907
IN2 31.17 15.382 0.615 0.777
MA2 18.00 12.118 0.643 0.929 資料來源：本研究整理
第六節 正式問卷發放回收與整理 本研究的對象為有導入ISO 9000 的企業，為便於順利回收受訪樣本，進行
研究的所在地為高雄市，受訪對象以製造業為主，主要的問卷發放對象以製造業 有品質概念的主管及工程師為主要調查對象。
問卷的發送以紙本問卷及電子郵件兩者並行，發送給特定對象再委託進行轉 寄相關適合的受訪對象，受訪者於附件問卷填妥後回覆與收集，總計回收有效問 卷為129 份。有效回收問卷的統計資料及分佈如表 3-5 所示。
表 3 -5 問卷發放回收統計表
資料類別 次數 有效百分比 累積百分比
食品 2 1.6 1.6
化工 3 2.3 3.9
鋼鐵 48 37.2 41.1
汽車 2 1.6 42.6
電子 61 47.3 89.9
其他 13 10.1 100.0
總和 129 100.0
資料來源：本研究整理
第七節 資料分析方法
本研究目的及研究架構依據如圖3-2 本研究分析架構圖，採用合適的統計分 析方法及流程步驟進行相關必要的分析，所使用的分析工具則是SPSS12.0.1C 統 計軟體。以下說明為使用之統計方法及其應用：
一、 人口統計資料與敘述統計：
以敘述統計方式，來分析受測者人口變項資料，如：各變項的分類、
(續表 3-4)
個數、百分比及累計百分比等，用以描述在本研究中受測者的基本資 料與比率，初步了解受測者的基本特質。
二、 信度分析：
本研究以衡量題項內部一致性的Cronbach’s α 係數值，作為檢驗整體 量表和各構面量表的信度，並和前測樣本之Cronbach’s α 係數值交互 比較，了解前測樣本和正式所有問卷調查之間的信度是否趨於穩定和 一致。
三、 因素分析
透過KMO 取樣適切性檢定及 Bartlett 球面性檢定，先行了解各構面 變 項 是 否 適 合 進 行 下 一 步 驟 的 因 素 分 析 。 再 運 用 主 成 份 分 析 法 (principle component analysis)進行因素萃取(factor extraction)，萃取出 適合本研究的主成份構面、獲得各構面的解說變異量和解說總變異 量，加以分析討論。
四、 相關性分析
以 預 測 變 數 和 依 變 數 間 的 相 關 性 分 析 ， 了 解 各 變 項 間 的 相 關 (correlation)或共變(covariance)關係。以計算各控制變數對「業績表現」
間的皮爾森相關係數(Pearson’s Correlation Coefficiency)，進而了解各 控制變數對「業績表現」間線性關係的方向與強弱程度。
五、 迴歸分析：
採用線性迴歸的方式，分別對因素萃取後的各主成份因素，就每一預 測變項對依構面(業績表現)進行個別的線性迴歸分析，首先了解各預 測變項對依變項的R2 值(R sequare) 及 p 值(pvalue)以驗證彼此間存 在因果關係的顯著程度。再把影響依變項的所有預測變項以逐步迴歸 法進行分析，以了解加入相關預測變項的調諧後，各預測變項對依變 項的R2 值及 p 值是否有所改變，並進行分析探討。
六、 變異數分析：
運用單因子變異數分析(One-way ANOVA)來檢驗有導入 ISO 9000 的
受測對象之公司中的組織層級、所屬產業別、公司規模大小、導入ISO 9000 時間的長短等人口統計變項對於「ISO 9000 認證」、「TQM 的推 行」、「競爭表現」、「顧客滿意度」、「業績表現」等五個構面感知的差 異程度，藉以了解在使用者不同的特質下，所產生的差異性，加以分 析探討。
圖 3-2 本研究分析架構圖 資料來源：本研究整理 回收樣本基本資料
問卷題項內部 一致性檢驗
因素萃取及 解說變異量
檢驗變項間之相關 線性關係及解釋力
人口統計變項 的差異分析
敘述性統計
敘述性統計
因素分析
相關與迴歸分析
ANOVA 分析
第四章
資料分析與討論
第一節 回收樣本特性分析
依據本研究的目的，本研究的對象為有導入ISO 9000 的製造業，是為主 要的受訪對象。受訪者個人基本特性為人口統計資料和敘述統計觀測值，詳述 如下：
一、人口統計
1. 受訪對象於企業內的組織層級
為瞭解製造業對品質議題進而影響企業整體表現的重要性，
其研究的對象以工廠為單位而非組織，透過實際從事於品質管理工 作者（包含生產線以及管理階層人員）認知之調查為主要對象，而 調查中工程師所佔的比例應為最高於本研究中即達 62%符合了本 調查的目的，如表4-1 所示。
表 4-1 人口統計變數統計表_組織層級
資料類別 次數 有效百分比 累積百分比
經理、副經理、主任 11 8.5 8.5
課長、副課長 15 11.6 20.2
工程師、管理師 80 62.0 82.2
高階管理幕僚 4 3.1 85.3
其他 19 14.7 100.0
總和 129 100.0
資料來源：本研究整理
2. 企業規模_員工人數
員工人數除具有規模意義之外，事實上代表企業的營運特性 與組織運作的複雜程度，在受訪的對象當中以員工數500 人的企業 的比例為最高達62%，可瞭解出公司是否規模愈大愈會重視其品質 管理與企業績效之間的關連性，如表4-2 所示。
表 4-2 人口統計變數統計表_企業規模之員工人數 資料類別 次數 有效百分比 累積百分比
50 人以上~100 人 3 2.3 2.3
100 人以上~200 人 2 1.6 3.9
200 人以上~300 人 32 24.8 28.7 300 人以上~500 人 12 9.3 38.0
500 人以上 80 62.0 100.0
總和 129 100.0
資料來源：本研究整理
3. 企業規模_資本額
本研究調查企業規模以資本額 1 億以上的製造業為大多數佔 比例為95%，如表 4-3 所示。
表 4-3 人口統計變數統計表_企業規模之資本額 資料類別 次數 有效百分比 累積百分比
1000 萬以上~2000 萬 2 1.6 1.6
5000 萬以上~8000 萬 4 3.1 4.7
1 億以上 123 95.3 100.0
總和 129 100.0
資料來源：本研究整理
4. 企業所屬行業別：
本研究的樣本以主要已經導入 ISO 9000 品質認證系統的企業 族群為對象，其中以電子業比例為 58%及鋼鐵業的比例為 48%，
可以藉此比較在高科技電子產業與傳統鋼鐵產業對於品質管理議 題看法是否有所出入，如表4-4 所示。
表 4-4 人口統計變數統計表_企業所屬行業別 資料類別 次數 有效百分比 累積百分比
食品 2 1.6 1.6
化工 3 2.3 3.9
鋼鐵 48 37.2 41.1
汽車 2 1.6 42.6
電子 61 47.3 89.9
其他 13 10.1 100.0
總和 129 100.0
資料來源：本研究整理
5. 通過 ISO 9000 認證的時間
企業導入 ISO 9000 認證的時間，其中 4~10 年佔 26.4%，而 10 年以上的企業比例佔70%，可以藉此比較企業通過 ISO 9000 認證 的時間的長短在品質管理上是否有較好的績效表現，如表4-5 所示。
表 4- 5 人口統計變數統計表_認證時間
資料類別 次數 有效百分比 累積百分比
1~3 年 4 3.1 3.1
4~10 年 34 26.4 29.5
10 年以上 91 70.5 100.0
總和 129 100.0
資料來源：本研究整理
二、敘述統計
本敘述統計是依據完成回收的129 份有效樣本進行統計，在表 4-6 所示之 整體樣本敘述統計當中，可以發現所有觀察值的平均數介於 3.295~4.481 之 間，是對於全面品質管理對業績表現的傾向，其中標準差均大於 0.5 而且 43 個題項平均為0.742 個標準差，表示題項具有比較高的鑑別度；而偏態係數絕 對值從0.005 到 0.878 則代表受訪者的感知程度並不相同，並不會發生回答太
過於一致，而導致問卷結果無法判別的情形，如表4-6 所示。
表 4-6 整體樣本敘述統計 題項 平均數 標準差 變異數 偏態
統計量 標準誤
IS1 4.481 0.546 0.298 -0.360 0.213 IS2 4.434 0.557 0.310 -0.287 0.213 IS3 4.426 0.542 0.293 -0.151 0.213
IS4 4.364 0.672 0.452 -2.153 0.213 IS5 4.411 0.568 0.322 -0.554 0.213 IS6 4.403 0.644 0.414 -0.791 0.213 IS7 4.217 0.800 0.640 -0.878 0.213 SU1 4.333 0.654 0.427 -0.638 0.213 SU2 3.295 1.195 1.428 0.080 0.213 SU3 3.884 0.736 0.541 -0.531 0.213 SU4 3.426 0.788 0.621 -0.336 0.213 IN1 4.202 0.700 0.490 -0.717 0.213 IN2 3.643 0.727 0.528 -0.452 0.213 IN3 4.078 0.620 0.385 -0.050 0.213 TR1 4.140 0.541 0.293 -0.202 0.213 TR2 4.132 0.578 0.334 -0.008 0.213 CO1 3.791 0.941 0.886 -0.539 0.213 CO2 3.620 0.978 0.956 -0.140 0.213 CO3 3.558 1.060 1.124 -0.155 0.213 CO4 3.597 0.964 0.930 -0.386 0.213 CO5 4.054 0.794 0.630 -0.669 0.213 QU1 4.155 0.522 0.273 0.183 0.213 QU2 4.140 0.480 0.230 0.381 0.213 QU3 4.147 0.546 0.298 0.083 0.213 QU4 4.349 0.554 0.307 -0.075 0.213
QU5 4.287 0.640 0.409 -0.519 0.213 DE1 4.233 0.644 0.414 -0.256 0.213 DE2 4.178 0.655 0.429 -0.370 0.213 DE3 4.256 0.577 0.332 -0.075 0.213 EL1 3.853 0.801 0.642 -0.189 0.213 EL2 4.225 0.676 0.457 -0.460 0.213 EL3 4.178 0.775 0.601 -0.833 0.213 EL4 3.721 0.810 0.656 -0.432 0.213 SA1 3.527 0.953 0.907 -0.299 0.213 SA2 3.481 0.651 0.423 0.332 0.213 SA3 3.705 0.785 0.616 0.081 0.213 SA4 3.814 0.758 0.574 -0.002 0.213 PR1 3.543 0.935 0.875 -0.184 0.213 PR2 3.605 0.955 0.913 -0.223 0.213 PR3 3.651 0.941 0.885 -0.333 0.213 PR4 3.628 0.911 0.829 -0.261 0.213 MA1 3.473 0.820 0.673 -0.386 0.213 MA2 3.690 0.925 0.856 -0.303 0.213
資料來源：本研究整理 第二節 問卷之信度檢定與效度分析
藉由信度對於量表的測量最主要的意義是要評量該量表堪用的程度如 何，若信度不良(一般係數低於 0.7 以下)，可以表示該量表的可靠性不佳，堪 用的程度將會受到質疑，邱浩政(2006)。由以表 4-7 構面題項信度分析表所示，
以研究構面為單位進行量表題項的信度檢定，所獲得的五個構面的信度統計量 (Cronbach's Alpha 值)介於 0.790 到 0.955 之間，而整體量表的信度係數 Cronbach's Alpha 值如表 4-8 所有 43 個題項整體信度統計量所示達 0.963。
而以各個構面進行題項的項目刪除時的 Cronbach's Alpha 值檢定的結 果，在顧客滿意度的題項SA3、SA4 的檢定值為 0.643、0.647 都低於 0.7，但 差異並不大並且還在可以接受的範圍內，以上的結果表示本研究量表的題項具
(續表 4-6)
備內部同質性、一致性及穩定性。
QU5 64.05 68.192 0.728 0.923
表 4-9 前測與正式量表各構面之 Cronbach’s α 值比較表
構面 題項
數量
前測問卷 Cronbach’s α係數
正式問卷 Cronbach’s α係數
ISO 9000認證 7 0.922 0.933
TQM的推行 9 0.809 0.804
競爭表現 17 0.912 0.929
顧客滿意度 4 0.896 0.790
業績表現 6 0.925 0.955
量表所有題項信度 43 0.953 0.963
資料來源：本研究整理
第三節 影響業績表現之因素分析
因素分析有幾個重要的功能：第一，因素分析能夠處理淺在變項的估計問 題，協助研究者進行效度的驗證。第二，因素分析可以協助研究者簡化測量內 容，使得許多相似概念的變項，透過是學關係的轉換，簡化成幾個特定的同質 性類別。第三，因素分析可意用來協助測驗編製，進行項目分析，檢驗試題的 優劣好壞。
因素分析以變數之間的共變關係做為分析的依據，凡是影響共變的因素皆 須先行確認無誤。變數之間須具有一定程度的相關，一群相關太高或太低的變 項，皆會造成因素分析的困難。
所以本研究根據建議，在進行因素分析之前，先透過取樣適切性量數 (KMO, Kaiser-Meyer-Olkin)及球行檢定(Bartlett’s Test of Sphericity)進行對樣 本適合度的檢定，通常檢定所獲得KMO 量數則是越大越好，表示相關情形良 好，邱浩政(2006)，觀察以構面為單位的因素分析所獲得因素負荷量(factor loading)是為萃取的因素對各測量變數的解釋程度及累積解說總變異量，正式
所以本研究根據建議，在進行因素分析之前，先透過取樣適切性量數 (KMO, Kaiser-Meyer-Olkin)及球行檢定(Bartlett’s Test of Sphericity)進行對樣 本適合度的檢定，通常檢定所獲得KMO 量數則是越大越好，表示相關情形良 好，邱浩政(2006)，觀察以構面為單位的因素分析所獲得因素負荷量(factor loading)是為萃取的因素對各測量變數的解釋程度及累積解說總變異量，正式