－內容效度(Content Validity) 係指衡量工具的內容適切性，亦即涵蓋研究主 題的程度。涵蓋程度愈高，則愈滿足內容效度 之要求。以問卷為例，只要問卷內容來自於理 論基礎、實證經驗、邏輯推理、專家共識等， 且經過事前預試，就具有合理的內容效度。
－效標相關效度(Criterion-Related Validity)
Cronbach’s α係數為非負數值。Cronbach提出一 項判斷信度之準則；即α＜0.35代表低信度， 0.35＜α＜0.7代表中信度；α＞0.7代表高信度。 實務上，α≧0.26即可宣稱問卷題目之信度可接 受。

效度(Validity)
問卷的效度係指問卷之有效程度，亦即能夠真 正測得變數性質之程度。效度高低之判斷比較 主觀，係以邏輯基礎之存在與否為依據，並不 像信度一樣有許多量化的衡量指標。一般可分 為三種，內容效度、效標相關效度、構念效度 等。

－偏好程度之衡量

－李克特量表介於區間尺度與順序尺度之間，可
稱之為準區間尺度，但實務上大多視之為區間 尺度。
－實務上，最低成本之格數大約落在3~11格之內，
常用之格數設計如下圖所示。
2.8 實作
－Excel －Spss
－折半信度（Split Half Reliability） 係指同一衡量工具對同一研究對象之衡量題目 被隨機平分成兩個部分後，二者衡量結果之接 近程度。
－Cronbach’s α信度
Cronbach(1951)提出之α信賴係數，是目前行為 研究最常使用之信度指標。 Cronbach’s α建立 在抽象的理論上，但在一些合理的假定之下， 根據觀察值就可以計算Cronbach’s α。
各尺度比較表如下

P6 表1-2
（3）信度與效度 信度(Reliability)
問卷的信度係指個別題目之可信度，亦即衡量 結果之一致性或穩定性。信度之衡量，包括再 測信度、折半信度、Cronbach’s α信度等。 －再測信度（Retest Reliability） 係指同一衡量工具對同一研究對象，前後兩次 測試結果之接近程度。
－互依方法的分類
P12 圖1-3
2.6 多變量模式建構之程序



步驟1：定義研究問題、目標及將使用之多變 量分析方法 步驟2：發展分析計劃 步驟3：檢視所使用多變量分析方法下之假設 條件 步驟4：估計多變量模式並評估其整體模式配 適度 步驟5：解釋所估計之變量 步驟6：Validate多變量模式
係指衡量結果與所欲衡量之特質間的相關程度。 效標(Criterion)係指足以代表衡量特質之變數。 －構念效度(Construct Validity) 係指能有效衡量某一構念的程度。構念泛指具 體的特質或抽象的概念，無法直接觀察，必須 間接藉由若干變數衡量之。
2.2 資料矩陣
資料矩陣包括n個事物（i＝1,2,3,…,n） ， m個變數（j＝1,2,3,…,m）， Xij代表第i個事物在第j個變數上的數值

型Ι、型Ⅱ錯誤和檢定力的關係
P7 表1-1
2.5 多變量分析方法分類
準則變數、相依變數、因變數 （dependent variable） 預測變數、獨立變數、自變數 （independent variable） 方法分類：

－多變量分析之分類
P8 圖1-1
－相依方法的分類
P10 圖1-2
2.7 李克特量表(Likert Scale)
問卷調查分析經常用到的衡量工具是李克特量 表。李克特量表具有任意原點的特質，但兩兩 分數間之差距多為主觀認定而不一致，故近似 於準區間尺度(Quasi-Interval Scale) ，大多數研 究視之為區間尺度來加以處理。 量表之衡量尺度 －李克特量表主要用來衡量「程度」，多半視為 區間尺度，舉凡同意度、偏好度、滿意度、理 想度、重要性、意向…等程度上的問題，大多 以李克特量表呈現之。
P4 表1-1
2.3 描述性統計量

平均數（￣） X

標準差（S）

變異數（S2）

共變數（Cov）
2.4 衡量誤差與統計顯著性
分析樣本資料 → 統計推論 → 推論或解釋母體
－統計推論 型Ι誤差（α）： 虛無假設（H0）為真時，拒絕虛無假設的機率 型Ⅱ誤差（β）： 虛無假設為假時，接受虛無假設的機率 檢定力（1－β）： 當應該拒絕虛無假設時，正確拒絕虛無假設的 機率；亦即當統計顯著性確實存在時，統計檢 定結果也指出具有統計顯著性的機率
（2）衡量尺度

非計量尺度（nonmetric scale）： －名目尺度（nominal scale，亦稱名目量表） －順序尺度（ordinal scale，亦稱順序量表）

計量尺度（metric scale）： －區間尺度（interval scale，亦稱區間量表） －比率尺度（ratio scale，亦稱比率量表）