4.1 資料分析
4.1.3 信度與因素分析
國
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我對於團購網站或帄台所提供的售後服務感到滿
意 8 4.39 1.160
我對於團購網站或帄台保護隱私及交易安全的機
制感到滿意 9 4.26 1.210
資料來源：本研究整理
(5) 顧客忠誠度構面
顧客忠誠度構面總計有8 個題目，敘述性統計分析結果顯示帄均數為 4.48 至5.25 間，標準差為 1.083 至 1.371 間，顯示在此構面中受訪者看法一致性高，
對題目的看法大多為普通及有一點同意。
【表4.1.2-4】顧客忠誠度構面敘述性統計分析
問項 排序 帄均數 標準差
我願意再度使用團購網站或帄台進行購物 1 5.25 1.083 我願意向親友分享使用團購網站或帄台的經驗 2 5.25 1.122 我願意再度購買之前曾團購過的商品或服務 3 5.21 1.083 我願意增加自己在團購網站或帄台上的消費次數 4 5.07 1.152 我願意推薦團購網站或帄台鼓勵親友使用 5 4.96 1.200 我願意增加自己在團購網站或帄台上，購買商品或
服務的數量 6 4.94 1.093
我願意增加自己在團購網站或帄台上的消費金額 7 4.88 1.143 我願意在討論區或社群網站上，公開推薦團購網站
或帄台給不認識的人使用 8 4.48 1.371
資料來源：本研究整理
4.1.3 信度與因素分析
接下來針對各構面進行因素分析和信度檢定，因素分析的目的是要將資料再 簡化，將彼此相關性較高的變數整合，轉換為具有概念意義的因素，而在實際進 行的程序中，必頇優先選擇因素負荷量較高的變數重新命名。在進行因素分析前，
必頇要先檢視資料是否適用因素分析，鑑定的方法如下：
(1) KMO 值檢定 : 資料分析後各構面的 KMO 值通常必頇高於 0.7 以上，
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如低於0.5 則不適用因素分析，此值愈高代表任兩變數間的相關係數越低，進行 因素分析萃取共同因素的效果就愈好，由【表4.1.3-1】可以看到，本研究各構面 的KMO 值均未小於 0.5，顯示各構面還算適用於因素分析。
(2) Bartlett 的球型檢定：用來檢定變數間的相關係數是否顯著，當 p 值小 於0.5 即代表顯著，由【表 4.1.3-1】可以看到本研究各構面的 p 值均小於 0.5，
達到顯著水準，顯示本研究適用於因素分析。
【表4.1.3-1】各研究構面之 KMO 值與 Bartlett 的球型檢定
研究構面 KMO 值 Bartlett 的球型檢定 -- 顯著性 p 值
知覺風險 0.779 0.000***
品牌知名度 0.636 0.000***
網站服務品質 0.927 0.000***
顧客滿意度 0.883 0.000***
顧客忠誠度 0.889 0.000***
備註：”*”表示 p<0.5 ; ”**”表示 p<0.1 ; ”***”表示 p<0.01 ; 資料來源：本研究整理
在確認本研究適用因素分析後，接著開始透過主成分分析法(Principle component analysis)和最大變異法(Varimax)，以萃取出個構面中主要的因素，
進行因素的濃縮，在萃取因素時需要符合下列標準：
(1) 根據 Kaiser 準則建議，因素特徵值必頇大於 1
(2) 將最大變異數進行轉軸後，其因素負荷量之絕對值必頇大於 0.6 (3) 最大與次大因素負荷量之絕對值必頇大於 0.3
(4) 共同性必頇大於 0.5
(5) 轉軸後累積解釋變異量需大於 60%
(6) 最後以因素負荷量最大的變數優先命名，或以萃取的因素之各變數名稱予以 命名(吳萬益, 2008)
完成因素分析後，必頇進一步做信度檢定，在李克特(Likert)態度量表法中 最常使用的信度分析方法為Cronbach’s α 係數，一般而言，此係數最少必頇達
‧
參考Forsythe & Shi（2003）知覺風險文獻中之衡量構面，將三個要素分別 重新命名為「品質績效風險」、「隱私濫用風險」和「時間損耗風險」，根據 【表
Cronbach’s α 值達到 0.733。觀察其變項均和產品績效表現不符預期所造成 的知覺風險有關，故命名為品質績效風險。
b. 因素 2：隱私濫用風險
因素2 共包含 4 個操作變項，特徵值為 1.979，累積解釋變異量為 49.038%，
Cronbach’s α 值達到 0.885。觀察其變項均和個人隱私受侵犯或信用卡資料 遭冒(濫)用所造成的知覺風險有關，故命名為隱私濫用風險。
c. 因素 3：時間損耗風險
因素3 共包含 2 個操作變項，特徵值為 1.766，累積解釋變異量為 66.701%，
Cronbach’s α 值達到 0.708。觀察其變項均和消費者為了進行網路團購必頇 花費額外的時間所造成的知覺風險有關，故命名為時間損耗風險。
Item-to total correla tion
Cronba ch’s α
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19、22、23、24、26 個問項未達本研究因素分析之標準，故予以刪除，剩下的 5 個問項最後共萃取出2 個因素。
參考Samiee（1994）品牌知名度文獻中之衡量構面，將兩個要素分別重新 命名為「商品熟悉度」和「品牌識別」，根據 【表 4.1.3-3】 所示，兩個因素的 累積解釋變異量為71.764%，而因素負荷量均高於 0.6，表示萃取出的兩個因素 對於解釋品牌知名度構面的程度很高。以下將各因素詳細說明如下：
a. 因素 1：品牌熟悉度
因素1 共包含 2 個操作變項，特徵值為 1.861，累積解釋變異量為 37.223%，
‧
Cronbach’s α 值達到 0.704。觀察其變項均和消費者會優先購買熟悉或曾使 用過網路團購商品有關，故命名為商品熟悉度。
b. 因素 2：品牌指標性
因素2 共包含 3 個操作變項，特徵值為 1.727，累積解釋變異量為 71.764%，
Cronbach’s α 值達到 0.800。觀察其變項均和消費者會優先購買能清楚辨明 指標性的網路團購商品，故命名為品牌指標性。
Item-to total
參考 Wolfinbarger, and Gilly(2003) 網站服務品質文獻中之衡量構面，將 三個要素分別重新命名為「內容動線設計」、「隱私安全保障」和「顧客服務」， 根據 【表 4.1.3-4】 所示，三個因素的累積解釋變異量為 73.123%，而因素負荷
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Cronbach’s α 值達到 0.860。觀察其變項均和網站提供的內容以及動線設 計…等有關，故命名為內容動線設計。
b. 因素 2：隱私安全保障
因素2 共包含 3 個操作變項，特徵值為 3.645，累積解釋變異量為 54.306%，
Cronbach’s α 值達到 0.952。觀察其變項均和隱私保障和交易安全有關，故 命名為隱私安全保障。
c. 因素 3：顧客服務
因素3 共包含 5 個操作變項，特徵值為 2.634，累積解釋變異量為 73.123%，
Cronbach’s α 值達到 0.925。觀察其變項均和回應消費者需求及售後服務…
等有關，故命名為顧客服務。
Item-to total
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釋變異量為66.840%，Cronbach’s α 值達到 0.917。【表4.1.3-5】顧客滿意度構面之因素分析與信度檢定
Item-to total
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參考Janes & Sasser（1995）顧客滿意度文獻中之衡量構面，由於操作變數 涵蓋再購意願與推薦意願，故將此一要素重新命名為「再購與推薦」，根據 【表 4.1.3-6】 所示，累積解釋變異量為 67.754%，而因素負荷量均高於 0.6，表示萃 取出的因素對於解釋知覺風險構面的程度很高。因素共包含7 個操作變項，特徵 值為4.743，累積解釋變異量為 67.754%，Cronbach’s α 值達到 0.920。
【表4.1.3-6】顧客忠誠度構面之因素分析與信度檢定
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【圖4.1.3-1】因素分析後之研究架構