第五节
研究方法

在假设的基础上，本文对大学生职业生涯发展、职业成熟度与职业价值观想到关系进行了深入的研究。在研究方法上，主要采用了以下方法：

1.文献研究法。它是对历史文献资料进行搜集、整理、归纳、统计、分析的方法。国内外很多关于大学生职业生涯发展、职业成熟度与职业价值观的文献数据，记载了历史和现实生活中职业生涯发展、职业成熟度与职业价值观情况。

2.问卷调查法（ Survey research）。它是以研究样本（被调查者）回答问题的资料为基础辨析总体状况的研究方法。通过对大学生职业生涯发展、职业成熟度与职业价值观的情况进行观察、访问和了解，从而总结大学生对职业生涯发展、职业成熟度与职业价值观的看法、揭示其内在的规律。笔者选取了具有代表的高校作为基本范围进行问卷调查。这些搜集到的第一手资料，为本文研究奠定了坚实的基础。

（1）研究过程和研究被试

本研究拟分两个阶段进行。第一阶段，选取了位于南宁市的广西大学、广西民族大学及广西机电职业技术学院作为被试对象，共发放问卷90 份，回收问卷 85 份，问卷回收率为 94.4％，其中有效问卷 80 份，有效问卷回收率为 88.8％。这个阶段主要是对研究工具进行探索性研究并测项纯化、因子分析、信度检验和效度检验。第二阶段拟在第一阶段的基础上，考虑职业生涯发展、职业成熟度与职业价值观变量之间的因果关系。第二阶段拟发放问卷 410 份。

（2）研究工具

问卷由三个分量表构成，最初共有 53 个题目。因为根据研究经验，Berdie （1994）认为在大多数的情况下五点量表是最可靠的，选项超过五点，一般人难有足够的辨别力，所以笔者为本问卷上的所有题项选用了李克特五点计分。

（3）信度检验和效度检验

对于量表的信度分析，本研究的总量表利用Cronbach a来检验。 Nunnally （1978）和Devellis （1991）认为量表的Cronbach a在为 0.70 以上是可接受的最小信度值。本研究的总量表的Cronbach a为 0.86，说明总量表具有较高的信度。本研究的效度检验主要考查内容效度，采用专家法。笔者将量表呈现给 2 位从事职业生涯发展的教授和 2 位从高校毕业就业工作的专家审订，修改后通过。

3.资料分析法。

本研究系依据研究之目的与研究假设之需要，采用统计软件包SPSS 19.0 for Windows进行资料统计分析。采用统计之方法主要有因素分析、信度分析、效度分析、相关分析、回归分析、单因子变异数分析等，作为本研究的分析工具。

（1）信度分析（Reliability）：

所谓信度（Reliability） ，则有呈现出数据的稳定度（ Stability）与一致性（Consistency）的意涵。信度与误差之间有密切的关系，误差变异愈大，信度愈低；误差变异愈小，信度愈高。也就是说，如果一个量表的信度愈高，代表量表愈稳定，一般内在信度最常使用的方法是以Cronbach.s α （1951）系数为主，系数取舍之标准，一般Cronbach.α值大于 0.7 （Peterson， 1994）以上者属于高信度，小于 0.35 者，则信度过低。

（2）效度分析（Validity）：

所谓效度是指测验其所欲测量的目标的程度，也就是在测验并衡量抽象的心理概念或特质时的真切程度，表达出该量表的正确性（Accuracy）与精确性（Precision）。一般来说，有 4 种类型的效度：内容效度、标准效度、结构效度和区分效度。内容效度是一种基于概念的评价指标，其他三种是基于经纶的评价指标（宇传华，2007）。

（3）因素分析（Factor Analysis）：

为考虑问卷量表的建构效度，进行因素分析（ Factor Analysis） ，也就是指该量表能够测量出理论的概念或特质的程度，目地是在找出该量表的潜在结构，减少题项之数目，使之组合成一组较少，但彼此的相关程度较大的变项。因素分析的主要功能，在协助研究者进行效度的检定，更能提出计量的证据，探讨潜在的特质，因素分析也可以简化量表的内容。将量表中具有信度和效度的职业生涯发展、职业成熟度与职业价值观向等变量的测量项目做探索性因子分析，利用主成分分析和最大方差旋转法，提取职业生涯发展、职业成熟度与职业价值观的构面。

（4）叙述性统计分析

针对基本资料采用叙述性统计分析的方法，说明各项资料的百分比、次数分配表等，来描述数据类别，特性以及比例分配之情形，所描述之数据包括个人属性变项包括性别、年龄、学业成绩、家庭收入、城乡背景等。

（5）变异数分析（ANOVA）：

变异数分析是社会科学与行为科学研究的领域当中，最常被使用的统计方法之一，在统计学上，如果遇到类别变项的内容超过两种水平，且检定的母群体也超过两个，此时则需要能够同时对两个以上的样本平均数差异进行检定的方法称为变异数分析（Analysis of Variance），简称ANOVA。

（6）相关分析

相关分析用来检验职业生涯发展、职业成熟度与职业价值观的关系。

（7）回归分析

为探讨本研究中各构面因素间之互动关系，本研究采用多元回归分析（Multiplereg Ression Analysis）以探讨因素与因素间之线性关系。首先，以职业价值观及其各构面为自变量，职业成熟度为因变量，透过回归分析探讨其间之因果关系，检验H1-1、 H1-2、 H1-3、 H1-4、 H1-5、H1-6、H1-7、 H1-8、 H1-9 等 9 项假设。

随后，以职业成熟度及其各构面为自变量，职业生涯发展为因变量，透过回归分析探讨其间之因果关系，检验H2-1、 H2-2、 H2-3、 H2-4、 H2-5、 H2-6 等 6 项假设。

最后，以职业价值观为自变量，职业生涯发展为因变量，透过回归分析探讨其间之因果关系，检验H3-1、 H3-2、 H3-3、 H3-4、 H3-5、H3-6 等 6 项假设。 opUGTg9jhYEYrbt28Y7pZAE+95QXWeAmkrNDsXsFLIftHEIgIY/dmGOVrWR8Mxdn