Page 107 - 幼兒教育義務化
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本研究以開放編碼的方式進行焦點座談資料的編碼與分析，研究資料編
碼的意義如表 3-6 所示。
表 3- 6 研究資料編碼管理一覽表
類別 編號方式 代表意義
中_1 中區場次編號 1 委員
S_1 利害關係人場次編號 1 委員
各區出席 第三章 研究設計與實施
委員代碼 東_1 東區場次編號 1 委員
委員代碼
南_1 南區場次編號 1 委員
北_1 北區場次編號 1 委員
˙
代表中區_1 委員在空間議題上提出運用公立國 Kruskal Walls順位和檢定：主要分析意見調查回答的結果為順序數據，
空間_公立_中_1
中小閒置空間的建議方式 如非常不同意 < 不同意 < 沒意見 < 同意 < 非常同意，即可透過無母數
代表中區_1 委員在經費議題上提出整合各項補
˙ （三）灰預測：灰預測的特色在於將一切不確定的變異量視為某一定範圍內
經費_整合_中_1 中的 Kruskal Walls 檢定求出三組以上組間差異檢定的統計量（石村貞
助經費的建議方式
夫，2005）。 之灰色量，而隨機過程則是與時間有關的灰色過程，且預測過程不須使
代表中區_1 委員在師資議題上提出師資轉銜的
訪談資料 師資_轉銜_中_1 用大樣本，是用數據處理的方法，將雜亂無章的原始數據整理成具規律
建議方式
分析之意 代表中區_1 委員在幼兒生源議題上提出生源分 （三）灰預測： 變數，以發現其內在規律。因此，本研究選用灰色理論的灰預測作為預
義編碼 生源_分流_中_1
流的建議方式 （三）灰預測：灰預測的特色在於將一切不確定的變異量視為某一定範圍內
測的方法。
灰預測的特色在於將一切不確定的變異量視為某一定範圍內之灰
代表中區_1 委員在幼兒學習時間議題上提出區 （三）灰預測：灰預測的特色在於將一切不確定的變異量視為某一定範圍內
學時_K_中_1 之灰色量，而隨機過程則是與時間有關的灰色過程，且預測過程不須使
色量，而隨機過程則是與時間有關的灰色過程，且預測過程不須使用
隔為五歲幼兒義務教育的建議方式 之灰色量，而隨機過程則是與時間有關的灰色過程，且預測過程不須使
0
在進行灰預測前，一般使用級比
k （class ratio）對原始數列進行測
大樣本，是用數據處理的方法，將雜亂無章的原始數據整理成具規律
代表中區_1 委員在本研究議題外提出其他的討 用大樣本，是用數據處理的方法，將雜亂無章的原始數據整理成具規律
議題_()_中_1 用大樣本，是用數據處理的方法，將雜亂無章的原始數據整理成具規律
試，檢測是否滿足累加生成之性質，以作為是否可以建模的依據（鄧聚龍、郭洪，1996；
變數，以發現其內在規律。因此，本研究選用灰色理論的灰預測作為預
論議題()和建議 變數，以發現其內在規律。因此，本研究選用灰色理論的灰預測作為
變數，以發現其內在規律。因此，本研究選用灰色理論的灰預測作為預
江金山等，1998）。
預測的方法。
資料來源：研究團隊自行整理 測的方法。
測的方法。
x 0 k 1
0
， k
級比定義：
k
在進行灰預測前，一般使用級比 （class ratio）對原始數列
二、統計分析 在進行灰預測前，一般使用級比 0 k （class ratio）對原始數列進行測
2（1）
k
0
x
在進行灰預測前，一般使用級比 0 k （class ratio）對原始數列進行測
進行測試，檢測是否滿足累加生成之性質，以作為是否可以建模的依
試，檢測是否滿足累加生成之性質，以作為是否可以建模的依據（鄧聚龍、郭洪，1996；
(一) 描述統計：針對受訪者的基本資料進行描述統計分析，以了解受訪者的 試，檢測是否滿足累加生成之性質，以作為是否可以建模的依據（鄧聚龍、郭洪，1996；
據（鄧聚龍、郭洪，1996；江金山等，1998）。
特性。另外針對正式問卷各題項進行描述統計分析，以了解受訪者對幼 江金山等，1998）。
江金山等，1998）。 GM（1,1）之建模方法建模方法如下：
兒教育義務化不同層面問題及解決對策的意見。 x 0 k 1
0
n
， k
k
級比定義： k 1 設有一原始數列 x 0 2（1） xk 0 x , 1 0 ,2 x , 0 , k 2,1 , , n . N
x
0
(二) 無母數檢定：本研究利用無母數統計進行資料分析，係因1.資料蒐集採 級比定義： 0 k 0 ， x k 0 k 2（1）
實體問卷及網路問卷兩種方式進行，網路問卷與實體問卷有效回收的比 x k
GM（1,1）之建模方法建模方法如下：
1.對原始數列作一階累加生成
例約4：1，且網路問卷母群體分布情況未明；2.當意見調查出現的類別 GM（1,1）之建模方法建模方法如下：
設有一原始數列
數據，或類別之間形成順序關係（順序數據）則適合用無母數的方式進 GM（1,1）之建模方法建模方法如下：
灰色科統在建模時，需先對原始數列做一階累加生成（first order accumulated
n
行檢定。其中Wilcoxon順位和檢定主要分析2組中順序數據之差的檢定； 設有一原始數列 x 0 xk 0 x,1 0 ,2 x , 0 , k 2,1 , , n . N
0
0
n
x ,
,
,
x,1
n .
k 2,1
,
,2
N
Kruskal˙Walls順位和檢定：主要分析意見調查回答的結果為順序數 設有一原始數列 x 0 xk 0 generating operation；1-AGO），作為提供建模中間訊息，弱化原隨機數列之隨機性。公
據，如非常不同意<不同意<沒意見<同意<非常同意，即可透過無母數中 式為：
1. 對原始數列作一階累加生成
1.對原始數列作一階累加生成
的Kruskal˙Walls檢定求出3組以上組間差異檢定的統計量（石村貞
1.對原始數列作一階累加生成
灰色科統在建模時，需先對原始數列做一階累加生成（first order
夫，2005）。 灰色科統在建模時，需先對原始數列做一階累加生成（first order accumulated
1
2
n
x
0
x
,k
x
0
k
1
,
,k
灰色科統在建模時，需先對原始數列做一階累加生成（first order accumulated x 0 （2）
accumulated generating operation, 1-AGO），作為提供建模中間訊息，
61 generating operation；1-AGO），作為提供建模中間訊息，弱化原隨機數列之隨機性。公
1k
1
k
k
1
generating operation；1-AGO），作為提供建模中間訊息，弱化原隨機數列之隨機性。公
弱化原隨機數列之隨機性。公式為：
式為：
式為：
2.列出灰差分方程式
1 2 n
0
0
0
k
,
x
x
x
,k
（2）
n
,k
2
1 x 1 GM（1,1）模式之一階白微分方程式（影子方程式）為：
x 1 x ,k 1k 0 x ,k 1 x 79 0 k （2）
k
0
k ,
1
1k k 1 k 1 dx 1 ax b
dt
2.列出灰差分方程式 （3）
2.列出灰差分方程式 其中t為科統之自變數，a為發展係數，主要用來反映動態過程中之發展態勢。b
GM（1,1）模式之一階白微分方程式（影子方程式）為：
GM（1,1）模式之一階白微分方程式（影子方程式）為：
為灰色控制變數，代表外加之作用量。a、b為模式之待定參數，需透過灰差分方程
dx 1
式求出，然後帶回式（3），即為其解。
dx 1 ax dt b ax b
（3）
dt 公式3寫成灰差分方程式為
（3）
其中t為科統之自變數，a為發展係數，主要用來反映動態過程中之發展態勢。b
其中t為科統之自變數，a為發展係數，主要用來反映動態過程中之發展態勢。b
1
bk
, 3 ,
,
az
k
k 2
x
0
n , （4）
為灰色控制變數，代表外加之作用量。a、b為模式之待定參數，需透過灰差分方程
為灰色控制變數，代表外加之作用量。a、b為模式之待定參數，需透過灰差分方程
式求出，然後帶回式（3），即為其解。
式求出，然後帶回式（3），即為其解。
公式3寫成灰差分方程式為 1 1 1
k
公式3寫成灰差分方程式為 其中 kz x 1 kx k, 1 , 3 , 2 n ,
x 0 k az 1 bk , k 2 , 3 , n , （4）
x 0 k az 1 bk , k 2 , 3 , n , （4）
63
k
其中 kz 1 x 1 1 kx 1 k, 1 , 3 , 2 n ,
k
其中 kz 1 x 1 1 kx 1 k, 1 , 3 , 2 n ,
63
63
