參、 預試施測

本研究以最後確認的指標及指標內涵，設計問卷調查題項進行預試施測，

包含題項的項目分析、信度分析及效度分析。

一、 項目分析

邱皓政（2019）指出，為了評估預試題目的適切性，可利用題目總分相關 法、內部一致性效標法、極端組檢驗法、因素負荷量判斷法等方法進行項目分 析。

（一）題目總分相關法

將量表內各個題目與該項目總分進行相關分析，以辨別某一題項與其他題 項的相對關聯性，並以當每一個題項與其他題項加總後的總分之相關係數

r >

0.3，且達統計顯著水準作為判斷標準。

（二）內部一致性效標法

透過 Cronbach’s α 值判斷，如果刪除該題之後，整個量表的內部一致性比 原來增加，則刪除該題，反之刪除該題後，使的整個量表的內部一致性比原來 減少，則保留該題。

（三）極端組檢驗法

又稱內部效標法，係將預試題項整體得分取前後各 27%，將所有受試者區 分為高低分組，進行

t 考驗，若 T 值（決斷值或 CR 值）達顯著水準，且其絕對

（四）因素負荷量判斷法

藉由探索性因素分析之因素負荷量的大小，作為項目的判斷。如需刪題，

則逐步將因素負荷量小於0.4 的項目加以刪除。

二、 信度分析

信度係指測驗結果（受試者的回答）的穩定性及可靠性（可相信的程度）。 信度的衡量有三種類型：穩定性、等值性與內部一致性。由量表信度分析可以 知道量表所測得結果的穩定性和一致性。 

本研究社團學習經驗與學習成果量表為連續量尺，問卷量表信度的考驗方 法為 Cronbach's α 係數，Cronbach's α 係數愈大，表示信度愈高，量表愈是穩定。

一般來說Cronbach's α 係數至少要大於 0.5，實務上最佳採取為大於 0.7 以上。

在社會科學領域中，分量表的內部一致性Cronbach’s α 係數值至少要在 0.6 以上

（吳明隆、涂金堂，2012），而在 SEM（Structural Equation Model ）分析中，多 半採用組成信度（Composite Reliability, CR）（張偉豪，2011）。本研究屬社會科 學領域，因此將以Cronbach’s α 係數值在 0.6 以上作為信度的判定標準。判定 α 係數之準則如下：

(一) 所有問卷題目一起執行計算 Cronbach's α 係數。

(二) 各題目單獨逐題檢查。

(三) 每個因素構面針對其所屬問卷題目，執行計算 Cronbach's α 係數。

三、 效度分析

本研究在評估測量效度時，必須先確定測量的目的、範圍與對象，進而能 夠掌握測驗的內容與測驗目的相符合的程度。王文科、王智弘（2010）認為質 性研究的效度，將考量內在效度及外在效度，在研究過程中適切地安排必要的 程序。本研究亦將進行探索性因素分析，以檢視各量表之效度，確認各個題項 是否適合進行施測。

(一) 內在效度（internal validity）：研究者對於探討的對象、議題或情境，所獲 得的觀察與詮釋是否能夠精確地呈現真實的現象，具有高可信度，亦即研 究者是否能夠拿出明確的證據支持其論點，通常研究者可採用持續性的觀 察、同儕審視、三角校正、參與者檢核等方式，以提升研究結果的可信度。

(二) 外在效度（external validity）：研究者分析出來的研究結果，應該可推論至 母群體，或者是其他相似的情境，亦即研究結果具可遷移性。可以藉由了 解多方受訪者的情境脈絡，增加研究結果的可遷移性。

本研究將以預試樣本之題項進行探索性因素分析，以檢視各量表之效度，

以確認各個題項是否適合進行施測。依據邱皓政（2015）指出取樣適切性數

（KMO），當 KMO 統計量達 0.7 以上，其因素適合性是中度的，0.8 以上，其

因素分析適合性是良好的，0.9 以上則代表其因素分析適合性是良好的。當 KMO 值低於0.5 時，不適合進行因素分析。本研究將利用探索性因素分析，轉軸方法 為最大變異轉軸法，抽取特徵值大於 1 的因素，當發現題項的因素負荷量低於 0.4 或有歸屬錯誤向度之題向，則加以刪除。

經過探索性因素分析確定題項後，正式問卷題項則以驗證性因素分析驗證 問卷的效度，包含收斂效度及區別效度。收斂效度是利用同一構面中變數之間 相關程度的大小加以評估，又稱為內部一致性效度，主要是確保一個構面的變 數之間至少有中度的相關。問卷量表效度認為一個構面要稱為有收斂效度，必 須符合以下幾個標準：

(一) 因素負荷量（measurement weight）要大於或等於 0.6。

(二) 多元相關係數平方（Square multiple correlation, SMC）要大於或等於 0.5。

(三) 組成信度（Composite Reliability, CR）要大於或等於 0.7。

(四) 平均變異數萃取量（Average Variance Extracted, AVE）要大於 0.5。

區別效度是驗證不同的兩個構面相關在統計上是否有差異，在不同構面的 題目應該不具有高度相關，如有高度相關就表示這些題目是衡量同一件事。檢 定構面之間的區別效度有以下方法（張偉豪，2011）：

(一) 信賴區間法（bootstrap）：建立構面之間的相關係數的信賴區間，如果未包 含1 即完全相關，則表示構面之間具有區別效度。

(二) 平均變異數萃取法（AVE）：取得每個構面的AVE 值，利用 AVE 與構面的 相關係數平方做比較，AVE 應該要大於相關係數的平方，證明區別效度的 存在。

第五節 資料處理與統計分析

本研究區分兩段問卷調查，第一段為德懷術專家學者問卷，第二段則為學 生社團幹部的實證調查。在質性訪談方面，以文獻探討結果進行專家學者深度 訪談，以擬定學生社團幹部學習經驗與學習成果指標及指標內涵。在量化分析 方面，則透過德懐術專家學者問卷調查確認指標及指標內涵的適切性，再設計 調查問卷題目，最後實施學生社團幹部問卷調查，以進行實證研究。本研究調 查學生社團幹部對於學習經驗與成果的自評，乃採用Likert-type（李克特氏）6 點量表形式設計，就資料分析的觀點，Likert-type 量尺是對於特定概念或現象測 量的良好工具，也因為量尺所計算出的分數是一種連續分數，具有豐富的變異 量，得以進行線性分析或平均數差異檢定（邱皓政，2019）。本研究亦參考陳妙 華（2009）之建議設計問卷，在回收問卷後，將問卷談答資料進行編碼並輸入 電腦，再以SPSS 進行統計分析。茲將質性及量化分析說明如下：