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二、民眾對臺北公共自行車環境方面的認知
(一) 檢定
在信度分析方面，針對環境方面認知 10 題量表式的題目進行 Cronbachs α 值的信度 分析，得到的 Cronbachs α為 0.776，就單一題組的信度而言已達到高信度的水準。
(二) 主成份分析—萃取法
在民眾對臺北公共自行車環境方面的認知題組，進行原始萃取後，如下表 5-5，共有 兩項成份被遺留下來，因此須採用軸轉技術來了解各成份之間的差異及各題目依附在不同 成份的狀況。此外，原此題組最後一題「整體而言，您認為臺北臺北公共自行車的宣傳是 否足夠」並不與環境認知相關，因此不列入此題組的因素分析中。
表 5-5 民眾對臺北公共自行車環境認知主成份解說總變異量（原始）
元件 初始特徵值 平方和負荷量萃取 轉軸平方和負荷量a
總數 變異數的 % 累積% 總數 變異數的 % 累積% 總數
1 3.467 34.665 34.665 3.467 34.665 34.665 3.266 2 1.803 18.034 52.699 1.803 18.034 52.699 2.350 3 .921 9.215 61.914
4 .850 8.501 70.416 5 .679 6.789 77.205 6 .666 6.661 83.866 7 .517 5.167 89.033 8 .468 4.684 93.717 9 .393 3.927 97.644 10 .236 2.356 100.000 萃取法：主成份分析。
a. 當成份產生相關時，無法加入平方和負荷量 以取得總變異數。
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(三) 主成份分析結果與檢定
每一輪的主成份透過直接斜交法軸轉完成後，刪除不具區別效度或收斂效度的題目後，
透過幾輪的主成份，如下表 5-6，共篩選出八個元件(題目)，根據平方和負荷量及陡坡圖 判定萃取出兩個成份，再依照所屬題目的因素負荷量分類命名。結果，在臺北公共自行車 環境認知的題組內，共萃取出「環境認知」及「周邊設施改善」兩個成份。其中環境認知 的解說總變異量為 40.56%，周邊設施改善的總變異量為 20.17%。
表 5-6 民眾對臺北公共自行車環境認知主成份解說總變異量（軸轉）
元件 初始特徵值 平方和負荷量萃取 轉軸平方和負荷量a
總數 變異數的 % 累積% 總數 變異數的 % 累積% 總數
1 3.244 40.555 40.555 3.244 40.555 40.555 3.155 2 1.613 20.167 60.723 1.613 20.167 60.723 1.938 3 .778 9.720 70.443
4 .713 8.908 79.350 5 .541 6.762 86.112 6 .478 5.974 92.087 7 .390 4.872 96.958 8 .243 3.042 100.000
圖 5-2 民眾對臺北公共自行車環境認知主成份陡坡圖
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目皆符合區別效度與收斂效度。而針對各成份再次進行 Cronbachs α檢定，環境認知成份 屬於高信度，周邊設施改善成份信度則為尚可。在 KMO 及 Bartletts 球形檢定部分，KMO 檢定值為 0.800，屬於良好的結果，Bartlett 的球形檢定顯著性為 0.000，達到三顆星的 顯著。因此，判定本題組進行因素分析是適合的。Kaiser-Meyer-Olkin 取樣適切性量數：0.800 Bartlett 的球形檢定顯著性：0.000***
表 5-8 臺北公共自行車環境認知成份相關矩陣
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三、總分計算
當對系統認知及對環境認知的主成份分析完成後，需透過解釋變異數的百分比做為各 成份的整體權數進行加權分數的計算，詳細的計算過程如下。
(一) 求出各成份之成份分數
假設 為因素分析所萃取出之第 i 項主成份， 則稱之第一項主成份， 為萃取第 i 項 主成份時第 j 個因素負荷量， 為問卷中不同題項的填答分數，因而按萃取出的 k 個主成 份，可求出 k 個不同主成份分數。
𝑓 = 𝛿 ∗ 𝑋 + 𝛿 2∗ 𝑋2+ ⋯ + 𝛿 𝑛∗ 𝑋𝑛 ... 式 5-1
𝑓2= 𝛿2 ∗ 𝑋 + 𝛿22∗ 𝑋2+ ⋯ + 𝛿2𝑛∗ 𝑋𝑛 ... 式 5-2 .
. .
𝑓𝑚= 𝛿𝑚 ∗ 𝑋 + 𝛿𝑚2∗ 𝑋2+ ⋯ + 𝛿𝑚𝑛∗ 𝑋𝑛 ... 式 5-3 𝑓i：第 i 個主成份總分。
：第 i 類主成份中的第 j 個因素負荷量。
：第 j 個題項回答分數。
(二) 進行加權平均數計算主成份得點
完成各成份分數計算後，以各成份的解釋變異數百分比進行加權平均，作為整個題組 的最後總分，以利後續評估指標。其計算公式如下。