Q 方法訪談及軟體操作步驟

Q 方法之進行主要是藉由 Q 樣本陳述句的排列與訪談 2 個部份，Q 樣本陳述句

排列可得到研究數據供量化分析。另藉由訪談部份，主要可得到受訪者補充意見與 回饋 (歐陽格格，2013)。

(一)訪談步驟

本研究訪談方式皆為一對一面訪形式，藉由書面或口頭說明，向受訪者說明 Q 方法排列程序，以確保每位受訪者是在一定程度導引的流程下進行受訪及作答。在 排列過程中，研究者與受訪者彼此能夠充分互動，受訪者可隨時針對陳述句的內容 表達意見或提出疑問，研究者也可以同時針對各陳述句字卡的內容加強補充說明，

以下就本研究訪談步驟說明：

1. 向受訪者說明 Q 方法進行的流程，並請受訪者填寫訪談問卷基本資料。

2. 請受訪者先瀏覽並詳細閱讀 28 句陳述句字卡的內容，同時比較所有陳述 句在心目中的認同程度差異，告知受訪者每一個選項的排列結果都會彼此 互相影響。

3. 受訪者瀏覽所有陳述句後，請受訪者就個別字卡認同或不認同程度的差異，

初步將所有字卡依照「同意」、「不同意」以及「無意見（或中立意見）」

分為 3 大類，以便後續排列。(同意類 10 張、無意見類 8 張、不同意類 10 張)。

4. 請受訪者就前一步驟分類的「同意」字卡堆中，再依據認同程度高低，依 序放入+4 分、+3 分、+2 分、+1 分的方框中。

5. 接續再將「不同意」字卡堆中，依據不認同程度高低，依序放入-4 分、-3 分、-2 分、-1 分的方框中。

6. 最後針對「無意見（或中立意見）的字卡堆，則放在 0 分的方框中，直到 填滿所有方框。

7. 排列完成後，請受訪者再度思考斟酌有無需要調整字卡之處，並確認此排 列結果符合受訪者內心之態度意向。確認完畢後，由研究者紀錄排序結果 (如圖 3-3)，並可針對此研究問卷自由分享心得或建議，如有提供相關心 得或意見，以文字紀錄方式作為附錄記載(如附錄三)。

圖 3- 3：受訪者 Q 排列結果

(研究者拍攝) (二)軟體操作步驟

完成 28 位受訪者訪談並彙整所有排序資料後，接著便要將所有排序情形輸入 統計軟體運算以進行後續資料分析，本研究使用由 Peter Schmolck 設計之 Q 方法 專門軟體 PQMethod，分析所得數據作分析，因 PQMethod 最為廣泛使用且操作簡易 並公開於網路共享可供下載使用。其他諸如 QUANAL、PCQ、Ken-Q Analysis、Kade 等軟體亦能分析 Q 排序資料。以下將針對軟體操作步驟及選定之因子分析方式進 行說明：

1. PQMethod 為免費共享之軟體，軟體初始畫面如圖 3-4，須先為研究設定一 個檔名，本研究命名 funeral 作為資料的主檔名。

圖 3- 4：PQMethod 初始畫面及本研究設定檔名 2. 鍵入檔名後，便可進入主畫面，如圖 3-5 所呈現。

圖 3- 5：PQMethod 主畫面及功能選單

3. 接著輸入「1」進入陳述句輸入畫面，視窗會另外跳出文字編輯程式，本 研究陳述句句數共計 28 句，因軟體不支援中文，因此僅輸入提項數字已 表示每一陳述句，每行依序輸入 1~28 數字，輸入完畢後即可關閉編輯程

式，如圖 3-6 所示。

圖 3- 6：PQMethod 陳述句數量設定

4. 輸入「2」進入 Q 排列編輯畫面，首次編輯時需設定各項條件。首先設定 Q 排列範圍，本研究設定範圍為-4 至+4，共 9 級。接續輸入每一等級可 容納之陳述句數目，由左至右依序為 1-2-3-4-8-4-3-2-1，設定畫面如圖

3-7。

5. 設定完所有條件後，即可開始輸入每一位受訪者之 Q 排列結果，依照每 一等級受訪者排列的陳述句代號後，即可完成 Q 排列之輸入，受訪者的 排列結果呈現如圖 3-8。

圖 3- 8：PQMethod 受訪者 Q 排序畫面

6. 將所有受訪者的 Q 排列結果輸入完後，接著便要選擇適合的因子分析方法 與因子轉軸方式進行因子分析，以作為後續的研究結果詮釋來源。本研究 採用「主成分因素分析法」(Principle Components Analysis) 。在 PQMethod 的操作中，程式主畫面輸入「4」，在 PQMethod 主選單頁面輸入 4，以 QPCA 進行主成分因子分析法（Principle Component Analyze）萃 取共同因素，即為先產生一個 26X26 的受訪者相關矩陣，再進行相關因素

萃取。此步驟可以幫助研究者統計出個別因素的特徵值（Eigenvalue）與 解釋變異量，如圖 3-9。

圖 3- 9：PQMethod 主成份因素分析結果及特徵值（Eigenvalue）

7. 再利用主畫面選項 6，QVARIMAX 進行「最大變異數轉軸法」（Varimax Rotation）進行轉軸，轉軸目的在於使因素更具有解釋意義，另外也可以 達到簡化結構的作用，以了解 Q 排列是否具有共同性。同時亦須決定因素 數目，本研究採 4 個因素進行類型分類。本研究最大變異轉軸結果如圖 3-10。

圖 3- 10：PQMethod 最大變異轉軸結果

8. PQ Method 軟體亦可根據本研究之 26 位受訪者在個別因素的負荷量，自 動歸類每位受訪者各自屬於何種因素類型，並就其分類結果以 X 符號作為 標記(flag)，如圖 3-11。

圖 3- 11：PQMethod 最大變異轉軸結果(標記後)

9. 最後在主畫面輸入「7」(Q-Analyze)，便可完成研究的 Q 因素分析，所有 分析資料會輸出在 PQ Method 資料夾中名為 funeral .lis 的檔案內，便 可看到所有的分析結果，包含因素的負荷表、個別因素的相關係數、個別 因素的排列、各陳述句的 Z 值及各因素之間有共識或分歧的語句等。