研究對象

第二節 研究對象

本研究的目的在探討魅力的領導者如何帶領其管理者及追隨者在其組織去 開創新格局?而針對文教業的員工，在不同主管領導風格下，其領導風格在賦權 與員工當責此兩變數之下對組織績效是否有不同的影響結果。以南投縣及台中市 的補習教育協會會員的員工為對象，基於時間及補習班員工配合度，問卷調查量 表預試時則委請補習教育協會會員於舉辦講習課程時填答施測問卷，並當場收 回。正式問卷部分則採親自遞送的施測方式，請相關人員填答之後當場取回問 卷。期望能藉由較大的樣本數以提高調查結果之可信度。

第三節 研究變數及操作性定義

依據本研究的研究架構所示，本研究有關各項變數的操作性定義與衡量分述 如下，分別包括魅力領導者、員工當責、賦權及組織績效等變數。

一、魅力領導者

（一）操作性定義

魅力領導是指被領導者在看到特定行為時，會將之歸因為英雄式或非凡型的 領導。當追隨者對魅力領導者有強烈的個人認同時，員工會對提出解決他們面臨 重大問題方案的魅力型領導者全心投入。他們接受領導者的任務，仿效領導者的 行為，服從領導者的要求並且在工作中做出自我犧牲和額外努力，以取悅領導者。

（二）衡量方式

本研究參考 Conger & Kanungo, 1998 和 Shamir et al., 1993 的文獻設計出三 個衡量題項每一題均以 Likert 5 點量表衡量之，根據受訪者填答之「非常不同意」

「不同意」「同意」「普通同意」「非常同意」分別給定 1 至 5 分填答分數愈高，表 示所呈現的正向程度越高。所採用並修訂之問項內容如表：

Conger &

Kanungo, (1998)；

Shamir et al.,( 1993)

（二）當責操作性定義

英文原文 Accountability 這個字，此指人們能夠相互信賴而信守對績效的承諾 及對溝通的信約，此即為當責之意。

M. David Dealy，

Andrew R. Thomas

（2007）

衡量方式本研究參考 Kassem(1987) 、Evans et al. (1996)和 Workman et al.

(2003)的文獻設計出三個衡量題項每一題均以 Likert 5 點量表衡量之，根據受訪者

第四節 資料分析工具及方法

主管魅力

領導 員工當責

賦權 組織績效

H1

H2

H3

H4

H5

圖 3-1 研究架構圖

本研究採「實證研究方法」，並設計調查問卷為收集研究資料的工具，彙整回 收問卷後採用敘述性統計分析、信度分析、效度分析以及結構方程式等方式進行 研究。在分析過程中所使用的統計分析軟體為 AMOS 統計軟體做為資料分析的工 具。採用之資料分析之方法與步驟如下：

一、敘述性統計分析（Descriptive Statistics Analysis）

此部分是依據問卷調查所得之基本資料及研究變項，涵蓋性別、年齡、工作年 資、職能別、職務別、公司員工人數等，採用次數分配及所佔百分比，已瞭解各 變項之分佈情形，做為判斷本研究概括性的結果。

二、信度分析（Reliability Analysis）

信度係指測驗結果的一致性、穩定性及可靠性，一般多以「內部一致性」來加 以表示該測驗信度的高低。信度檢定以Cronbach’s 係數來檢定量表提向在衡量變

數時各因素細項間的內部一致性，α 值愈大則表示該因素內各細項之間的關係愈 大，亦即該因素之內部一致性愈高。根據學者（Gay，1992）的觀點，任何測驗或 量表的信度係數如果在 0.90 以上，則表示該量表信度甚佳。一份信度係數極佳的 量表或問卷，其總量表的信度係數最好在 0.8 以上，如果在 0.7～0.8 之間，還算是 可接受的範圍。

三、效度分析(Validity)

效度是表示量表能否真正量測到所要測量之標的能力之程度，也就是要能達 到測量目的的量表才算是有效的(陳順宇, 2004)。本研究採用內容效度與建構效 度，做為衡量量表的效度工具，以驗證本研究量表之問項在內容上與適切性上具 有一定的效度。

(1)內容效度

由於量表內容主要係參考國內外學者的研究量表，且經由相關文獻的探討，

綜合修改而成，因此具有相當的理論基礎。在量表設計過程中需經由多次修正，

並經由預試後方予定案，因此，本研究所使用之衡量工具能符合內容效度的要求 (周文賢, 2002) 。

(2)建構效度

本研究以因素分析方法中的主成份分析，利用直交轉軸法(Orthogonal Rotation) 以因素負荷量來驗證各個變數的建構效度，因素特徵值需大於 1， 且以最大變異 數(Varimax)法做直交轉軸後。如研究衡量項目之因素負荷量值介於 0.5 到 1.0 時，或是其衡量題目之因素負荷量皆在 0.5 以上，顯示 整體測量量表的品質良好，

各題的適切度均高，較具有建構效度(邱浩政, 2003)。

四、結構方程式（Structural Equation Modeling）

結構方程式（Structural Equation Modeling,SEM）是用來檢定潛在變項(Latent variables)與觀察變項(Observe variables)之關係。結構方程模式是結合了多元迴 歸、因素分析(factor analysis)及路徑分析(path analysis)，以處理潛在變項的多變 量分析。SEM 又稱共變量結構分析(Covariance Structural Analysis)。共變量結構分

析最初是由 Bock 和 Bargmann 在 1966 提出，其所描述者即為驗證性因素分析 (Confirnatory Factor Analysis),因其檢測的內容是測量題目的因素結構(factorial structure)與測量誤差。單獨看待結構模式，其實就是一個傳統的路徑分析(path analysis)模型，可以多元迴歸的概念來說明變相的因果或預測關係。SEM 模型與 傳統的迴歸分析的不同，除了在於 SEM 可以同時處理多組迴歸方程式的估計，更 重要的是變項關係的處理更具有彈性。在迴歸分析當中，變項僅區分為自變項與 依變項，同時這些變項都是無誤差的測量變項，但是 SEM 模型中，變相的關係除 了具有測量關係之外，還可以利用潛在變項來進行觀察值的殘差估計，因此，SEM 的模型中，殘差的概念遠較傳統迴歸分析複雜。在迴歸分析中，依變項被自變項 解釋後的殘差是被假設與自變項之間的關係是相互獨立，但是 SEM 分析中，殘差 項是允許與變項之間帶有關聯，但是前提是這些特殊的假設也應具有一定的理論 邏輯基礎。SEM 的決策流程包括發展理論模式、建構路徑關係圖、估計模式、評 估模式的適合度以及解釋模式等步驟因此結構方程模式也可稱為是一種理論模式 檢定。

第五節 小結

本研究將採取內容效度，依據第二章文獻探討將本研究分成魅力領導、賦權、

員工當責以及組織績效四個構面進行問項之調整。

本章主要探討本研究之研究方法，首先藉由研究架構與研究假設之確立研究 之主題與研究對象，接著多方參考過去相關研究的過程與研究方法，選擇適合本 研究之調查方法，並依據第二章之文獻回顧對各構面進行操作性定義，設計出最 符合本研究目的之問卷型式、抽樣方式以及抽樣對象。最後分別針對本研究所使 用之資料分析方法進行說明介紹，期能透過上述介紹清楚說明本研究之研究方法

，提升本研究之可靠度與公信力。

第四章 資料分析與結果

本研究因為研究者本身在中投區從事補教業所以所選定之研究對象為南投縣 及台中市的補習教育協會會員的員工為對象為研究母體。對於研究樣本透過立意 抽樣並以結構模式分析法(SEM) 針對回收量表，對於研究模式及假說，進行資料 分析與模型驗證。

本研究先進行預試後，刪除因素負荷量(factor loading) < .5 的問項，製成正 式量表，再進行較全面性的量化量表調查。量表中衡量主要構念的問項，皆以李 克特五點尺度 (5-Point Likert Scale) 作為衡量尺度，由「極為同意(=5)」到「極 為不同意(=5)」。

第一節 樣本資料分析

本研究本研究於101 年 1 月 2 日至101 年 4 月31 日進行施測，受測對象 為台灣地區南投縣及台中市補教協會會員，樣本來自此兩縣市的立案補教業，填 答對象為櫃台行政人員；有參與教學之專業教師或參與教學方案之規劃者填寫。

總共發放380份量表，經約三個月時間的資料蒐集，最後共回收357 份量表，回收 率為93.9%，剔除填答不完全(遺漏值)或不適用之無效量表 46 份，最後有效回收 量表為 310 份，有效回收率達 81.57%。以下針對研究樣本之敘述統計，依填答 者性別、工作年資、年齡、職能別、職位、及公司規模如表4-1~表 4-6。

本研究的受訪者在性別分類上，員工部分女性填答者佔 60% 比男性填答者 高；員工年齡主要集中於 31 - 40 歲占 36.1%，其次為 21-30 歲占 35.8%；工作 年資方面，5年以下占33.9 ％，其次為 6-10 年占32.9％；職能別方面，教學占51.9

%最多；職務別方面，一般教師占 44.8% 最多；公司的員工人數以10人以下及20-30 人分別占 36.5％ 及 33.2％ 為多數。

合計 310 100％

資料特性 資料類型 樣本數 百分比％

職務別

一般教師 139 44.8％

主管級 61 19.7％

負責人 98 31.6％

兼任教師 7 2.3％

其他 4 1.3％

合計 310 100％

公司員工人數

10 人以下 113 36.5％

10~ 20 人 87 28.1％

20~30 人 103 33.2％

30~50 人 5 1.6％

50人以上 2 0.6％

合計 310 100％

第二節 信度與效度分析

本研究量表以員工樣本為信效度檢定之基礎，以下為本研究各構面信效度分 析說明：

一、信度分析

信 度 是 指 測 量 工 具 的 可 靠 度 ， 測 量 工 具 之 穩 定 度 (Stability) 與 一 致 性 (Consistency)。本研究以Cronbach’s α值分析量表資料中各構面與量表之信 度，當信度係數愈高，表示各構面相關程度愈高，意即內部一致性愈高。本 研究參考周文賢(2002)提出Cronbach’s α值之信度準則，α大於 .70為高信度，

若介於 .70與 .35間的信度為尚可，如小於 .35則表示信度低。本研究信度分 析結果除賦權變數之Cronbach’s α值為.433（屬中信度）之外各變數與構面之 Cronbach’s α值均大於 .70，表示本研究個構面的信度皆達可接受水準，如表 4-7 所示。

表4-2

正式施測量表之信度分析彙整表

構念 信度值

主管領導魅力 .829

賦權 .433

員工當責 .706

組織績效 .728

二、效度分析

本研究使用SPSS 統計軟體進行因素分析，透過驗證性因素分析，來驗證 每一構面指標(indicator) 的收斂效度。表4-3 為各構面的組成效度。一般而 言，收斂效度可以從因素負荷量（factory loadings）、平均萃取變異量(Average Variance Extracted, AVE)以及信度來評估各構面是否達到收斂效果，並建議標

本研究使用SPSS 統計軟體進行因素分析，透過驗證性因素分析，來驗證 每一構面指標(indicator) 的收斂效度。表4-3 為各構面的組成效度。一般而 言，收斂效度可以從因素負荷量（factory loadings）、平均萃取變異量(Average Variance Extracted, AVE)以及信度來評估各構面是否達到收斂效果，並建議標