第三章 研究方法
第五節 預試問卷之信效度
本研究預試問卷採用立意抽樣，發出 115 份問卷，回收 115 份問卷，有效問卷 110 份，回收率 96%。
壹、 項目分析
本研究以描述統計評估法、內部一致性效標法、題項─總分相關法，進行問卷 之項目分析。
一、 描述統計評估法
本研究之預試問卷分析個數為 110，採用 Likert 量表 1-5 分的評分方式，
分為「重要程度」，配分為 5 非常重要、4 重要、3 普通、2 不重要、1 非常 不重要，及「滿意程度」，其配分為 5 非常滿意、4 滿意、3 普通、2 不滿意、
1 非常不滿意。各題項配分中間值為 3，標準差為 1。依據表 3-4、3-5、3-6 進行描述統計評估法分析如下：
(一) 教師教學風格
平均數介於 3.23~3.51 之間，趨近中間值 3，全量表之平均數與 標準差 3.39、1.05，題項平均數未超過全量表平均數 1.5 個標準差（未 高於 4.97、低於 1.82）；標準差介於 0.907~1.1680，於 0.6 以上；偏 態絕對值介於 0.057~0.557 之間，於 0.7 以下，表示本量表「教師教 學風格」題目具有鑑別度。
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表 3-4
教師教學風滿意程度之敘述統計
題目內容 平均數 標準差 偏態
a1. 教師的課堂教材，是統整一本以上的書籍資料作為教材。 3.37 .907 .087 a2. 除課堂書籍與講義外，授課老師會推薦相關書籍給同學。 3.36 .965 -.229 a3. 授課教師於課堂講課時，會舉不同例子來講述課程。 3.50 1.147 -.557 a4. 上課時，不論是分組或個人報告後，老師都會給予相關建議。 3.41 1.168 -.287
a5. 上課時，教師重視課堂秩序。 3.23 1.020 .057
a6. 上課時，授課教師會將上課內容的重點寫於黑（白）板上。 3.35 .894 .253 a7. 上課時，老師會使用新聞時事或笑話等方式，來加強同學的
注意力。
3.36 1.020 -.361
a8. 在上課時，授課教師會分享勵志小語或故事來鼓勵學生。 3.32 .995 .119 a9. 上課時，教師於教學時會運用科技工具（如：電腦、電子白
板等）。
3.51 1.297 -.508
a10. 上課時，授課教師會鼓勵同學發問。 3.48 1.038 -.226
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(二) 學生學習成效
平均數介於 3.12~3.39 之間，趨近中間值 3，全量表之平均數與 標準差 3.24、1.04，題項平均數未超過全量表平均數 1.5 個標準差（未 高於 4.8、低於 1.68）；標準差介於 0.959~1.189，於 0.6 以上；偏態 絕對值介於 0.021~0.258 之間，於 0.7 以下，表示本量表「學生學習 成效」題目具有鑑別度。
表 3-5
學生學習成效滿意程度之敘述統計
題目內容 平均數 標準差 偏態
b1. 上課時，教師如能依照課程進度進行成績評量，對於我學習 有幫助。
3.19 .981 .021
b2. 上課時，老師課堂秩序管理嚴格，對我習得課程內容有幫助。 3.21 .959 .012
b3. 老師上課點名，會影響我習得課程內容。 3.12 1.011 .030
b4. 比起紙筆測驗，使用報告方式更容易讓我記得課程內容。 3.26 1.139 -.195 b5. 教師給的成績與我在這門課得到的收穫成正比。 3.16 .991 .067 b6. 上課前先看老師推薦的相關書籍與資料，有助於我的學習。 3.25 1.033 -.003 b7. 對於課程內容，我會提出問題詢問授課老師。 3.28 .969 .145 b8. 授課教師於課堂講述中，以語言或手勢增加我注意力，對於
課程學習上有幫助。
3.29 1.035 -.258
b9. 老師按照課程大綱授課，有幫助於我學習。 3.25 1.110 -.052 b10. 授課老師使用科技媒體（如：影片、簡報軟體等）講課，有
助於我學習。
3.39 1.189 -.235
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(三) 選課意願
平均數介於 3.16~3.47 之間，趨近中間值 3，全量表之平均數與 標準差 3.33、1.26，題項平均數未超過全量表平均數 1.5 個標準差（未 高於 5.22、低於 1.44）；標準差介於 1.094~1.491，於 0.6 以上；偏態 絕對值介於 0.001~0.496 之間，於 0.7 以下，表示本量表「選課意願」
題目具有鑑別度。
表 3-6
選課意願滿意程度之敘述統計
題目內容 平均數 標準差 偏態
c1. 在選修課程時，會聽取學長姐或同儕意見選擇課程。 3.47 1.491 -.432 c2. 選修同一門課程時，如相同學科有不同授課老師開設，會選擇曾經
修課過的老師所開設的課程。
3.36 1.213 -.336
c3. 於選修相同課程時，會利用加退選週，嘗試不同授課老師上課之情 況，當作選擇課程的參考。
3.33 1.171 .001
c4. 選擇課程時，以該課程能增強自身專業程度為主要考量。 3.47 1.366 -.496 c5. 授課教師人選是選擇修習課程時的主要考量。 3.32 1.317 -.320 c6. 同一課程科目，會以教師給予學生較高之評量成績做為選課依據。 3.19 1.094 -.121 c7. 在選修課程時，會考慮該門課作業成績占期末成績比例來選擇。 3.16 1.149 -.241 c8. 在選課的時候，會參考授課老師擬定的學期課程大綱來選擇課程。 3.41 1.317 -.358 c9. 就算修習的學分數已經達到畢業門檻，還是願意加選想修習之課
程。
3.34 1.202 -.250
c10. 如果選不到想選課之教師的課程，願意等到下次該教師開課時再 選課。
3.29 1.253 -.332
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二、 內部一致性效標法
先以變異數相等的 Levene 檢定分析高分組（滿意程度：79.97）與低分 組（滿意程度：88.94）的變異數是否具有同質性，設定虛無假設（H0）：高 分組與低分組受訪者在各題項的答題狀況無顯著差異。若 F 值不顯著（顯著 性≧0.05），表示接受虛無假設，即高分組與低分組之變異數相等。反之則 拒絕虛無假設，表示高分組與低分組變異數不相等。
於 t 檢定中，由表 3-7 可看出，題項「a6」、「b3」、「b7」的 t 值為分別 為-2.710、-3.662、-3.286，顯著性小於 0.05，大於 0.001；為提升本問卷之 鑑別度，研究者決定刪除此三項題項。
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（接上頁）
題項編號 F 值 t 值 顯著性(雙尾) 是否刪除
b8. .468 -7.935 .000
b9. .771 -10.938 .000
b10. .014 -11.278 .000
c1. .152 -9.848 .000
c2. 1.502 -8.172 .000
c3. .005 -3.900 .000
c4. 4.418 -8.309 .000
c5. 1.536 -8.538 .000
c6. .105 -6.888 .000
c7. .087 -4.045 .000
c8. 1.255 -6.115 .000
c9. 2.324 -7.183 .000
c10. 2.835 -6.880 .000
三、 題項─總分相關法
此為以信度分析刪除不適切題項之方法，在信度分析時，可由修正的 項目總相關得到項目與量表總分之相關係數，當此相關係數小於 0.3 時，可 以考慮刪除。即透過 Cronbach's α 係數分析，可提升問卷的品質。
可由表 3-8 看出，題項「a6」、「b3」、「b7」、「c3」、「c7」的修正項目總 相關，其值小於 0.3，故可以考慮刪除，而依據項目刪除時的 Cronbach's Alpha 值與量表信度比較可看出，刪除後量表信度由 0.933 分別提高為 0.935、
0.934、0.934、0.934、0.934，因此決定予以刪除此 4 個題項。
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項目刪除時的 Cronbach's
Alpha 值 是否刪除
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貳、 因素分析法
此部分為本研究進行因素分析方法為問卷分析時的步驟。
一、 檢定是否適合進行因素分析
利用巴特利特球型檢定（預設α=0.05）與 KMO 檢定（0.7 表示普通）先檢查 原始變數是否可進行因素分析，由表 3-9 可以看出：
(一) 教師教學風格
就教師教學風格的滿意程度中，Bartlett 球形檢定的近似卡方分配，
其觀測值為 457.226，所對應之機率 p 值小於顯著水準 0.05，表示相關係 數矩陣具有顯著差異，其矩陣不為單位矩陣，而且 KMO 值分別為 0.833。
因此表示本問卷量表中，教師教教學風格部分，適合進行因素分析。
(二) 學生學習成效
由 Bartlett 球形檢定之近似卡方分配可知，觀測值為 411.917，其所對 應之機率 p 值小於顯著水準 0.05，顯示相關係數矩陣具有顯著差異，即 矩陣不為單位矩陣，同時，KMO 值為 0.834。由此可知，學生學習成效 的部分，適合進行因素分析。
(三) 選課意願
依據選課意願之滿意程度可知，Bartlett 球形檢定的近似卡方分配，
其觀測值為 357.556，其對應的機率 p 值小於顯著水準 0.05，即相關係數 矩陣具有顯著差異，表示其矩陣不為單位矩陣，且 KMO 值為 0.827。顯 示問卷量表中，關於選課意願的部分，是適合進行因素分析的。
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表 3-9
教師教學風格、學生學習成效與選課意願之 KMO 與 Bartlett 檢定表
KMO 與 Bartlett 檢定
教師教學風格 學生學習成效 選課意願
滿意程度 滿意程度 滿意程度
Kaiser-Meyer-Olkin 取樣適切性量數
.833 .834 .827
Bartlett 球形檢定
近似卡方分配 457.226 411.917 357.556
自由度 45 45 45
顯著性 .000 .000 .000
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二、 萃取因素
為達到利用因素分析法進行題項的刪減之目的，使用主成份分析法，且限制 要萃取因子為１，來進行因素之萃取動作。若共同性小於 0.3，表示其題項與共同 因素關係較弱，故應予刪除。觀察表 3-10 可分析得知：
(一) 教師教學風格
由共同性表中可看出，滿意程度中所萃取之值，大於共同性標準 0.3，
因此部分題項可保留。
(二) 學生學習成效
依據共同性表可知，其滿意程度中，萃取值介於 0.372~0.714，大於 共同性標準 0.3，故可保留此部分題項。
(三) 選課意願
由共同性表分析得知，題項「c3」，其值為 0.202，小於共同性標準 0.3，故應予以刪除。
表 3-10
教師教學風格、學生學習成效與選課意願之共同性表
題項 萃取 題項 萃取 題項 萃取
a1. .821 b1. .652 c1. .572
a2. .634 b2. .390 c2. .560
a3. .743 b3. .456 c3. .202
a4. .710 b4. .511 c4. .625
a5. .523 b5. .372 c5. .578
a6. .900 b6. .591 c6. .752
a7. .659 b7. .651 c7. .692
a8. .644 b8. .555 c8. .480
a9. .650 b9. .682 c9. .530
a10. .558 b10. .651 c10. .341
備註：萃取法為主成份分析，初始值為１。
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三、 因素命名與解釋
將滿意度部份（填答者對實際狀況的滿意程度）之原始值，使用最大變異法 對成分矩陣進行正交旋轉，並設定依照因素負荷降冪輸出之旋轉後因素負荷，進 行分析可知：
(一) 教師教學風格
由表 3-11 可見，教師教學風格轉軸後因素負荷可萃取出 3 個因素，
其因素之命名與解釋之說明，如下：
1.
第一個因素：氣氛經營具有較高負荷的 a7、a8、a4、a5 與 a10 在第一個因素上。表示第一 個因素解釋了這四個變數，由題項內容可知，這些都是屬於教師於課堂 進行中，給予學生感受的狀態，因此命名為「氣氛經營」。
2.
第二個因素：教材呈現於第二個因素中，具有較高負荷的是 a1、a2、a3 與 a9，此四個變數。
也就是指，第二個因素主要解釋了這四個變數，且由其題項內容顯示可 知，皆可顯示出教師於課程教材上的呈現，因此命名為「教材呈現」。
3.
第三個因素：組織能力經由觀察得知，a6 可由第三個因素解釋，其旨在為教師組織表達的 能力，命名為「組織能力」。
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表 3-11
教師教學風格旋轉後之成分矩陣
題項
成份
1 2 3
a7 .801
a8 .758
a4 .730
a5 .694
a10 .631
a1 .878
a2 .748
a3 .586 .627
a9 .532 .569
a6 .929
註：萃取方法為主成分分析；旋轉方法為含 Kaiser 常態化的 Varimax 法。
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(二) 學生學習成效
依據表 3-12，學生學習成效轉軸後因素負荷可萃取出 2 個因素，其 因素命名與解釋之說明如下：
1.
第一個因素：知識成效b9、b10、b1、b8、b4、b6、b5 與 b2，此八個變項在第一個因素上，
具有較高的負荷，故第一個因素主要解釋了這幾個關於加強學生學習專 業知識程度的變數，因此命名為「知識成效」。
2.
第二個因素：態度成效b7 與 b3 在因素上有較高的負荷，可由第二個因素解釋。因此，第二 個因素主要解釋了這兩個變數，對於學生於學習過程中的態度，故此命 名為「態度成效」。
表 3-12
學生學習成效旋轉後之成分矩陣
題項
成份
1 2
b9 .816
b10 .800
b1 .800
b8 .718
b4 .697
b6 .665
b5 .597
b2 .577
b7 .791
b3 .671
註：萃取方法為主成分分析；旋轉方法為含 Kaiser 常態化的 Varimax 法。
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具有較高因素負荷的 c4、c9、c2、c1、c8 與 c5，可由第一個因素解 釋此六個變數。觀察題項內容得知，第一個因素是解釋了學生在選課時，
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參、 題項刪除後再次進行因素分析：
經由上述分析，檢查校正出本研究量表，具有鑑別度、內部一致性高、品質
經由上述分析，檢查校正出本研究量表，具有鑑別度、內部一致性高、品質