行為改變技術的評估與效果測量  行為改變技術 大葉大學國企系

一、章節導言

行為改變技術的設計與實施完成後，評估與測量效果是確保策略有效性、可持續性與改進的重要環節。本章將介紹行為改變效果的評估方法、指標設計、數據收集技術，以及結果分析與報告撰寫，幫助學生掌握行為改變專案的完整循環。

二、行為改變評估的重要性

1. 檢驗策略有效性
2. • 了解行為干預是否達到預期目標。
   • 判斷技術或工具的適用性與可行性。
3. 改善與調整策略
4. • 根據數據分析結果，調整技術組合或實施流程。
   • 避免資源浪費，提高干預效率。
5. 確保可持續性
6. • 評估行為維持狀況，確保改變不僅短期有效。
7. 提供研究與政策依據
8. • 為教育、健康、環境等領域提供科學依據。

三、評估指標設計

（一）行為量化指標

• 次數與頻率：每週運動次數、每日蔬果攝取量。
• 持續性：行為維持天數、連續達標週數。
• 遵循率：達到指定目標的比例。

（二）心理與認知指標

• 態度變化：對行為的態度評估問卷（Likert 量表）。
• 自我效能感：行為自信心、能力感提升。
• 動機指標：內在與外在動機改變。

（三）環境與社會互動指標

• 社會支持量：小組互動次數、社群回應率。
• 環境使用率：設備使用次數、工具或 App 活動數據。

四、數據收集方法

1. 自我報告工具
2. • 行為日誌、問卷、調查表
   • 優點：簡單、成本低
   • 缺點：可能有記憶偏差或社會期望效應
3. 觀察與紀錄
4. • 現場觀察、攝影紀錄、行為監測
   • 優點：客觀
   • 缺點：需人工或技術成本較高
5. 數位追蹤工具
6. • App 記錄、穿戴裝置（步數、心率）、線上學習平台數據
   • 優點：持續追蹤、精準
   • 缺點：需技術支持、隱私保護問題
7. 混合方法
8. • 結合自我報告、觀察與數位追蹤，提高資料可靠性

五、效果測量與分析方法

（一）前後測比較

• 定義：在行為干預前後測量指標變化。
• 應用：分析干預效果大小、顯著性。

（二）對照組設計

• 定義：設置未接受干預的對照組，與實驗組比較。
• 應用：消除外部因素干擾，提升結果可信度。

（三）統計分析方法

• 描述性統計：平均數、標準差、百分比
• 推論統計：t 檢定、卡方檢定、ANOVA
• 進階方法：多元迴歸、結構方程模型，用於行為決定因素分析

（四）質性分析

• 訪談、焦點團體、觀察筆記
• 用於理解行為背後原因、障礙與文化影響

六、章末重點整理

1. 評估與測量是行為改變技術成功的關鍵環節。
2. 評估指標包括行為量化、心理認知、環境與社會互動指標。
3. 數據收集方法包括自我報告、觀察、數位追蹤及混合方法。
4. 效果測量可採前後測、對照組設計，並使用統計或質性分析方法。
5. 評估結果可用於策略改進、行為維持及政策或研究支持。

七、討論題

1. 選擇一個行為改變專案，設計三個量化指標與兩個心理認知指標，並說明選擇原因。
2. 討論自我報告工具與數位追蹤工具在行為評估中的優缺點。
3. 如何在亞洲大學生群體中，確保社會文化因素被納入評估設計？

八、案例分析

案例 4-1：大學生運動干預專案效果評估

• 背景：某亞洲大學實施八週運動干預計畫。
• 評估指標：
• 1. 行為量化：每週運動次數、運動持續時間
  2. 心理認知：自我效能感、運動態度問卷
  3. 社會互動：小組互動次數、App 打卡頻率
• 數據收集方法：

• • 運動日誌、自我報告問卷、運動打卡 App
  • 結合前後測與對照組設計
• 分析方法：
• • t 檢定比較前後平均運動次數
  • 相關分析檢驗自我效能與運動頻率關聯
• 結果：
• • 平均運動次數從 1 次/週提升至 3.2 次/週
  • 自我效能問卷得分提升 25%
  • 社群互動活躍度與運動頻率呈正相關
• 分析重點：
• • 整合量化指標與心理指標，可全面評估干預效果
  • 對照組設計提升了結果可信度
  • 數位工具輔助可持續追蹤與調整策略