第三章 研究方法
3.4 預試實施
3.4.1 預試問卷信效度分析
1.項目分析-全球暖化、低碳飲食知識題項 (1)難度與鑑別度分析
項目分析的基本原則就是決定每個題目的難度與鑑別度。探究高低 分的受試者在每題項的差異比較，找出題意模糊、沒有功用或誤導的題 目，作為個別題項篩選或修改依據，以提昇測驗的信度及效度。項目難 度直接決定了測驗得分與內部一致信度，鑑別度則反應測驗項目的有效 性，即項目效度的指標。鑑別力低僅表示所測量的學習結果不同於其他 題，而不是表示題目不佳，如果將它刪掉，固然可提高測量的同質性，
但卻損害測驗的內容效度，只要題目的鑑別作用是正向的，題意清楚正 確，則可保留下來做為試題，故邏輯分析（內容效度）的考慮應比試題 分析更為優先（李茂興譯，2002；郭生玉，1998）。算出高低二組（上下 27%）在每個試題答對人數的百分比，再算出試題的難度與鑑別度。而大 部分的試題之P應介於0.2至0.8之間（吳明隆，2007）。
此評鑑表適用在受試者數目至少是30人以上且題目具有測量個別差 異的能力，如表3.4：
表3.4 鑑別度指數 D
鑑別指數 項目鑑別度評鑑
0.4 以上 0.30 ~ 0.39 0.10 ~ 0.29 0.01 ~ 0.10
優越的鑑別度 良好的鑑別度 尚可的鑑別度 劣等的鑑別度
負值 題目錯植或本身題意不明 資料來源：李茂興譯（2002）
公式如下：
項目難度 P = ( PH + PL ) / 2 項目鑑別度 D = PH – PL PH：高分組答對百分比 PL：低分組答對百分比
(2)相關分析
相關分析同質性檢驗：項目效度的檢驗也可以利用測驗的總分來作 為效標，如果一個題目本身有其效度，應該跟總分有明顯的正相關，此 時總分是一個來自測驗內部的效標，各題目與總分之間的高相關反映了 測驗題目之間的一致性與同質性。對於二分變項的題型，若效標為連續 變項，項目與效標之間的相關可使用點二系列相關。而點二系列相關所 求出的係數與以Pearson相關係數公式所得出的係數值完全相同，原因是 二分變項只有兩個數值，數值間反應出一個等距關係，因此二分變項也 可以視為一種連續變項，因此在資料分析中，可以直接由Pearson相關係 數的指令來求得（邱皓政，2006）個別題項與總分相關愈高(低)，表示題 項與整體量表的同質性愈高(低)。同質性考驗在求出個別題項與總分的相 關係數。
表3.5 全球暖化知識預試問卷項目分析結果
題項
低分 組答 對百 分比 PL
高分 組答 對百 分比 PH
難度
P 鑑別度D
點二系 列相關
選題 結果
新 題 號 b1.臭氧層破洞是造成目前全球暖 0.133 0.579 0.356 0.446（優）0.474** b1
化的主因。
b2.紫外線增加是造成目前全球暖
化的主因。 0.467 0.734 0.600 0.267（可）0.386** b2 b3.火山爆發是造成目前全球暖化
的主因。 0.667 0.895 0.781 0.228（可）0.224 b3 b4.人類溫室氣體的排放是造成目
前全球暖化的主因。 0.933 0.895 0.914 -0.038（負）0.014 刪題 b5.森林砍伐是造成目前全球暖化
的原因之一。 0.800 1.000 0.900 0.200（可）0.296* b4 b6.化石燃料燃燒是造成目前全球
暖化的原因之一。 0.867 1.000 0.934 0.133（可）0.335* b5 b7.核能發電是造成目前全球暖化
的原因之一。 0.400 0.579 0.490 0.179（可）0.287* b6 b8.火力發電是造成目前全球暖化
的原因之一。 0.533 0.947 0.740 0.414（優）0.409** b7 b9.垃圾掩埋是造成目前全球暖化
的原因之一。 0.200 0.316 0.258 0.116（可）0.043 修改 b8 b10.核廢料污染是造成目前全球暖
化的原因之一。 0.533 0.632 0.583 0.099（劣）0.179 刪題 b11.施用化學肥料是造成目前全球
暖化的原因之一。 0.133 0.263 0.198 0.130（可）-0.002 修改 b9 b12.畜牧業養殖牛、羊等家畜是造
成目前全球暖化的原因之一。 0.600 0.842 0.721 0.242（可）0.293* b10 b13.冰箱及冷凍櫃的使用是造成目
前全球暖化的原因之一。 0.533 0.789 0.661 0.256（可）0.221 b11 b14.全球暖化會增加植物生長速
度。 0.067 0.316 0.192 0.249（可）0.254 修改 b12 b15.全球暖化會使農作物收成增
加。 0.933 0.947 0.940 0.014（劣）0.123 刪題 b16.全球暖化會使海平面上升。 0.933 0.947 0.940 0.014（劣）-0.014 刪題 b17.全球暖化會導致紫外線加強影
響人類健康。 0.067 0.263 0.165 0.196（可）0.350* b13 b18.全球暖化會使更多人食物中
毒。 0 0.421 0.211 0.421（優）0.345* b14 b19.全球暖化會使暴雨、颱風發生
頻率增加。 0.933 1.000 0.967 0.067（劣）0.128 刪題 b20.全球暖化會導致外來傳染病散
播。 0.533 0.789 0.661 0.256（可）0.235 b15 b21.全球暖化會使海洋生物減少。 0.867 0.947 0.907 0.080（劣）0.147 刪題 b22.全球暖化會使過敏性氣喘加
重。 0.267 0.842 0.555 0.575（優）0.47** b16 b23.全球暖化會使更多人得到皮膚 0.267 0.211 0.239 -0.056（負）-0.031 刪題
癌。
b24.全球暖化會使物種滅絕。 0.800 0.947 0.874 0.147（可）0.204 修改 b17 備註： * p<.05 **p<.01
選題原則為題項具備效度：相關有顯著性或鑑別度尚可以上就保 留。而低效度題項，即相關不顯著而鑑別度尚可（但≦0.2）或難度偏高
（≦0.2）或偏低（≧0.8），就修改題項敘述（如b9、b11、b14、b24）。
而不具備效度，就刪題（如b4、b10、b15、b16、b19、b21、b23）。
表3.6 低碳飲食知識預試問卷項目分析結果
預試題號及題目 低分
組答 對百 分比 PL
高分 組答 對百 分比 PH
難度
P 鑑別度D
點二系 列相關
選題 結果
新 題 號 c1.選購溫室栽培蔬果，有助於減少
全球 暖化。 0.267 0.579 0.423 0.312（良）0.209 c2 c2.選購當地的農作物，有助於減少
全球暖化。 0.533 1.000 0.767 0.467（優）0.525** c3 c3.選購進口食材，有助於減少全球
暖化。 0.800 1.000 0.900 0.200（可）0.405** c1 c4.選購加工食材，有助於減少全球
暖化。 0.600 0.947 0.774 0.347（良）0.427** c8 c5.選購麵包取代穀類為主食，有助
於減少全球暖化。 0.467 0.947 0.707 0.480（優）0.494** c7 c6.選購紅肉（羊牛）取代白肉
（雞），有助於減少全球暖
化。 0.733 0.947 0.840 0.214（可）0.234 修改
c11 c7.不吃肉，有助於減少全球暖化。0.667 1.000 0.834 0.333（良）0.392** c9 c8.不食用乳製品，有助於減少全球
暖化。 0.400 0.737 0.569 0.337（良）0.350* c10 c9.選購少包裝食材，有助於減少全
球暖化。 0.867 0.947 0.907 0.080（劣）0.257 刪題 c10.選購當季的蔬果，有助於減少
全球暖化。 0.800 1.000 0.900 0.200（可）0.348* c4 c11.多肉少菜的飲食習慣，有助於
減少全球暖化。 0.600 1.000 0.800 0.400（優）0.463** c12
c12.選購航空運輸食材，有助於減
少全球暖化。 0.867 1.000 0.934 0.133（可）0.308* c5 c13.選購棕櫚油取代油菜籽油作為
食用油，有助於減少全球暖
化。 0.267 0.684 0.476 0.417（優）0.375** c6 c14.以「快炒」取代「燉煮」的烹
調方式，有助於減少全球暖
化。 0.200 0.632 0.416 0.432（優）0.401** c13 c15.烹調使用鍋蓋，有助於減少全
球暖化。 0.533 0.947 0.740 0.414（優）0.402** c14 c16.以電鍋蒸煮取代火力快炒，有
助於減少全球暖化。 0.067 0.368 0.218 0.301（良）0.385** c15 c17.以電力取代瓦斯為主要烹調能
源，有助於減少全球暖化。 0.333 0.632 0.483 0.299（可）0.299* c16 c18.以涼拌方式作菜，有助於減少
全球暖化。 0.933 1.000 0.967 0.067（劣）0.174 刪題 c19.縮短烹調時間，有助於減少全
球暖化。 0.800 1.000 0.900 0.200（可）0.317* c17 c20.節約能源，有助於減少全球暖
化。
1.000 1.000 1.000 0.000（無） -
保留 但修 改 c18 c21.使用悶燒鍋燉煮食物，有助於
減少全球暖化。 0.600 0.947 0.774 0.347（良）0.445** c19 c22.長時間保溫食物，有助於減少
全球暖化。 0.467 0.842 0.655 0.375（良）0.380** c20 c23.外出自備餐具，有助於減少全
球暖化。 0.933 1.000 0.967 0.067（劣）0.145 刪題 c24.多用免洗餐具，有助於減少全
球暖化。 0.733 0.842 0.788 0.109（可）0.185 修改 c21 c25.做好外食容器回收，有助於減
少全球暖化。
1.000 1.000 1.000 0.000（無） -
保留 但修 改 c22 c26.不浪費食物，有助於減少全球
暖化。
0.933 1.000 0.967 0.067（劣）0.275 保留 但修 改 c24 c27.回收廚餘，有助於減少全球暖
化。 0.933 1.000 0.967 0.067（劣）0.427** c23 c28.減少垃圾量，有助於減少全球
暖化。 1.000 0.947 0.974 -0.05（負）-0.900 刪題 備註： * p<.05 **p<.01
選題原則為題項具備效度：相關有顯著性或鑑別度尚可以上就保
留。而低效度題項，即相關不顯著，鑑別度尚可（但鑑別指數≦0.2）或 難度偏高（≦0.2）或偏低（≧0.8），就修改題項敘述（如c6、C24）。不 具備效度題項（如c9、c18、c20、c23、c25、c26、c28），其中c9、c 18、
c23、c28刪題，但c20、c25、c26因為重要概念題項，考量內容效度之完 整，故保留但修改題項敘述。
2.項目分析-低碳飲食行為意向量表
信度代表量表的一致性或穩定性，信度係數在項目分析中，可作為 同質性檢核指標，在社會科學領域中有關李克特量表的信度估計，採用 最多者為Cronbach α係數，也就是刪除該題後的內部一致性係數，若刪除 某一題後能，整份量表的Cronbach α係數比原來高出許多，則此題可視為 是內部一致性欠佳者（吳明隆，2007）。且如果把不同因素的題目混合一 起進行項目總分相關，可能會造成相關低估的問題，故最謹慎的方法，
是在進行項目總分相關分析前，先進行探索性因素分析（邱皓政，2006）。
本量表的項目個數為31（扣除d20反向題以評估回收問卷是否具有草率填 答的狀況），項目分析結果顯示本量表內部一致性Cronbach's Alpha 值為 0.944。雖刪除題項d21、d22、d23、d24可稍微提高本量表α係數，但新係 數與本量表差距不大，且本量表的信度指標已達非常理想的標準，似乎 沒有必要再刪除題項。本量表的內部一致性α係數高於0.900，表示本量表 內部一致性信度非常理想，結果整理如表 3.7 所示。
表3.7 低碳飲食行為量表預試問卷項目分析結果
預試 題號
項目刪除時的 尺度平均數
項目刪除時 的尺度變異
數
修正的項 目總相關
項目刪除時的 Cronbach's Alpha 值
（量表Cronbach's Alpha 值為 0.944）
d1 129.77 131.287 .706 .941 d2 129.56 133.230 .764 .941 d3 129.60 134.585 .704 .942 d4 129.58 132.801 .797 .941 d5 129.77 130.861 .672 .942 d6 129.29 138.211 .535 .943 d7 129.31 137.070 .635 .943 d8 129.40 135.563 .633 .942 d9 129.42 135.227 .650 .942 d10 129.58 131.993 .714 .941 d11 129.50 134.894 .642 .942 d12 129.62 134.580 .483 .944 d13 129.58 132.844 .693 .942 d14 129.54 133.488 .747 .941 d15 129.67 132.440 .648 .942 d16 129.94 134.741 .533 .943 d17 130.02 134.787 .464 .944 d18 129.96 133.913 .569 .943 d19 130.08 132.376 .549 .943 d21 130.60 140.500 .103 .949 d22 130.75 137.213 .311 .946 d23 130.65 137.170 .340 .945 d24 130.67 137.887 .267 .946 d25 129.85 133.872 .560 .943 d26 129.87 133.048 .622 .942 d27 129.83 132.440 .683 .942 d28 129.85 131.957 .687 .942 d29 129.56 134.039 .698 .942 d30 129.60 133.734 .718 .942 d31 129.58 133.482 .741 .941 d32 129.71 131.700 .783 .941
3.因素分析（量表效度分析）-低碳飲食行為意向量表
多數學者均贊同「因素分析要有可靠的結果，受試樣本數要比量表 題項數還要多」。MacCallum, Widaman, Zhang and Hong（1999；引自邱皓 政，2006）研究指出，因素分析的穩定性，與共同性、因素負荷的高低，
以及每個因素有多少個觀察指標有關，可見因素分析所需要的樣本數無
絕對標準。本研究的題項為31題（扣除d20反向題以評估回收問卷是否具 有草率填答的狀況），經過兩次探索性因素分析，刪除因素負荷量較低的 d1和d10刪題，最後保留29題。本量表取量適切性量數 KMO 值為0.740，
而Bartlett’s球形檢定的χ2值為1602.350（自由度為406），P<0.000 達到顯 著水準，採用主成份法來萃取因素，以最大變異法作正交轉軸，萃取特 徵值大於1的因素，共抽取七個共同因素，七個因素構念與本研究編製的 構念及題項符合，且各題項之因素負荷量均達 0.5 以上，累積解釋變異 量達到 85.889％，故本量表之建構效度良好，結果整理如表 3.8 所示。
表3.8 低碳飲食行為意向預試問卷因素分析摘要表
最大變異法直交轉軸後之因素負 荷量
預試題號及題目
因素 一廚 餘生 態管 理
因素 二當 季消 費
因素 三少 肉消 費
因素 四當 地消 費
因素 五低 碳烹 調保 育
因素 六少 加工 消費
因素 七資 源生 態管 理
共同 性
正式 題號
d25 我會做好廚餘分類。 .915 .061 .118 .131 .055 .064 .075 .884
d23
d26 廚餘分類可做為我處理垃圾時的考量因素。 .906 .128 .096 .044 .072 .183 .191 .924
d24
d27 我會願意持續做好廚餘分類。 .903 .143 .086 .148 .070 .135 .272 .963
d25
d28 我會建議朋友或家人做好廚餘分類。 .819 .079 .123 .287 .079 .046 .338 .897
d26
d6 我認為當季的蔬果比非當季蔬果更值得購買。 .107 .910 .089 .138 .067 .126 .028 .887
d5
d8 當季盛產的蔬果可做為我選購時的考量因素。 .116 .799 .119 .192 -.117 .254 .297 .869
d7
d7 我會優先購買當季盛產的蔬果。 .098 .798 .208 .203 .100 .152 .150 .786
d6
d9 我會願意持續購買當季盛產的蔬果。 .137 .770 .067 .333 -.094 .230 .260 .857
d8
d17 減少食用肉類可做我用餐的考量因素。 .041 .038 .957 .022 -.003 .100 .120 .944
d15
d18 我會願意持續減少食用肉類。 .063 .191 .877 .141 .035 .216 .020 .877
d16
d19 我會建議朋友或家人減少食用肉類。 .242 .108 .829 .195 .146 .131 -.163 .860
d17
d16 我會減少食用肉類。 .126 .110 .806 .083 -.171 .272 .169 .816
d14
d3 台灣食品可做為我選購時的考量因素。 .370 .296 .037 .763 .227 .153 .009 .883
d2
d5 我會推薦朋友或家人購買台灣的食品。 .087 .180 .272 .744 .093 .101 .322 .791
d4
d4 我會願意持續購買台灣食品。 .365 .419 .140 .692 .165 .135 .167 .881
d3