第三章 研究方法
3.6 效度與信度分析
3.6.2 信度分析
信度(reliability)指衡量內容結果的一致性(consistency)或穩定性(stability)（榮 泰生，1988），也就是研究者對於相同或相似的現象（或群體）進行不同的測量
（不同形式或不同時間），其所得結果一致的程度。任何測量的觀測值包括了實 際值與誤差值兩個部分，而信度愈高，表示其誤差值愈低，如此則所得的觀察值 就不會因形式或時間的改變而變動，故有相當的穩定性。信度的衡量方式彙總如 表 3-19：
表 3-19 信度的衡量方式
類型 係數 衡量目的 方法
內部一 致性
折半 Kuder-Richardson
Cronbach Alpha
衡量工具的項目若為同質性是否能反應 出同樣的構念。
特殊的相關 分析公式
複本 對稱
衡量某工具與其複本是否能產生同樣或 類似結果的程度。在同時（或稍有時差）
進行測試。
相關分析
再測 穩定
從受測者的分數中推論測試工具的可信 賴程度。在六個月內同樣的測驗對相同 的對象施測二次。
相關分析
(榮泰生，企業研究方法, 1998)
本研究由於時間及人力的限制，僅針對內部一致性做信度檢驗。在實際應用 上，最常被使用的是 L. J. Cronbach 所推導的係數α，一般稱為 Cronbachα係數，
Cronbachα係數愈大，表示量表內的內部一致性愈高，當係數高於 0.8 就具有相
當高的信度，0.8 至 0.5 間則表示尚可，若小於 0.35 則不具有信度。Guielford 則 認為 Cronbachα係數大於 0.7 屬高信度，介於 0.7 和 0.35 間則尚可，若低於 0.35 時，應拒絕使用。本研究採取 Cronbachα係數衡量信度，以生活型態與產品屬性 兩項因素分析後得因素構面，分別計算其α值，整理如表 3-21 與 3-22 所示。生 活型態與產品屬性各因素構面信度係數α值皆大於 0.7 以上，故可知信度皆維持 在可接受的範圍內。
表 3-20 生活型態各因素構面及整體信度值
因素構面 所含題號 Cronbachα值
因素一 4、9、11、26、27、28 0.8604 因素二 19、20、21、22、23 0.8815 因素三 10、12、13、14、18 0.8339
因素四 3、5、30 0.9017
因素五 6、7、8 0.9056
因素六 15、16、17 0.8872 因素七 24、25、29 0.7995
因素八 1、2 0.7809
0.7276
(本研究整理)
表 3-21 產品屬性各因素構面及整體信度值
因素構面 所含題號 Cronbachα值
因素一 16、21、22、23、24 0.8931 因素二 7、8、9、10、12 0.8557 因素三 1、2、3、4 0.8850
因素四 19、20 0.8529
因素五 11、13、17、25 0.7780 因素六 5、6、14、15、18 0.7296
0.7706
(本研究整理) 3.7 研究限制
雖然已經力求嚴謹，但限於客觀條件之限制，因而在本研究中仍有以下限制：
一、本研究採取的樣本以「C 醫學中心門診就診、住院醫療、居家護理與呼吸照 護服務病友，曾經或現在接受老人照護」為對象，未能調查「尚未接受服務 之病友」以及「有購買意願之潛在老人」來一起比較。
二、本研究變數之衡量係數採李克特綜合尺度，分為五個等級，並假設每個等級 差距相等，同時每個人的級距亦無差異，此與實際情況略有出入。
三、本研究限於時間、人力與財力等因素，無法針對 EBM 模式作全盤之探討，
僅針對消費者決策過程作討論。
四、基於收集資料方便，本研究地區僅包括中部縣市，恐不足以代表國內之市場 態勢。
五、因個人生活型態常隨時間、環境而改變，故本研究之生活型態研究結果可能 無法具有很長的時效性。
六、在問卷設計方面，本研究為了減輕填答者負擔且提升填答意願，因而無法放 入更多的項目來對變項作更詳盡的詮釋。
第四章 資料分析與結果
本章係將針對所回收之有效問卷，總計422份，以SPSS軟體進行統計資料的分析與 結果、意義之闡釋。依照本研究的目的與假設，將研究結果分為以下八個部份說明：一、
描述性統計；二、生活型態之分析；三、生活型態區隔在人口統計變數之分析；四、生 活型態區隔在購買動機之分析；五、生活型態區隔在資訊來源之分析；六、生活型態區 隔在產品屬性變數之分析；七、生活型態區隔在消費實態變數之分析；八、市場區隔之 分析總結。
4.1 描述性統計
4.1.1 老人照護購買動機變數之描述性分析 如表4-1所示
表4-1 樣本購買動機變數之次數分配
購買動機變數 樣本數 百分比(%)
飲食提供、生活照顧、醫療照顧 202 47.9
家人無暇照護、怕安全沒保障 47 11.1
有同伴朋友作伴、可參加休閒活動 52 12.3
不想成為子女負擔，希望日子過的有尊嚴 86 20.4
人生任務完成，想退休享清福 35 8.3
合計 422 100
(本研究整理)
4.1.2 老人照護購買資訊來源之描述性分析 如表4-2 所示
表4-2 樣本資訊來源變數之次數分配
資訊來源變數 樣本數 百分比(%)
親友介紹 143 33.9
子女推薦 165 39.1
團體(聯誼會、教會、社團) 20 4.7
廣播、電視媒體 10 2.4
廣告看板，平面媒體(報紙、雜誌) 29 6.9
醫療機構介紹 30 7.1
醫療機構工作人員推薦 25 5.9
合計 422 100
(本研究整理)
4.1.3 老人照護購買消費實態變數之描述性分析 1.接受此老人照護服務的時間為
如表4-3所示，在接受服務時間的分佈上 表4-3 樣本接受服務時間之次數分佈
接受服務時間 樣本數 百分比(%)
一年以下(包括一年) 172 40.8
超過一年，兩年以下(包含兩年) 76 18
超過兩年，三年以下(包含兩年) 62 14.7
超過三年，四年以下(包含兩年) 40 9.5
超過四年，五年以下(包含兩年) 31 7.3
超過五年 41 9.7
合計 422 100
(本研究整理)
2.可以接受老人照護每月的服務支付費用為 如表4-4所示
表4-4 樣本可以接受每月所支付費用之次數分配
每月所支付費用 樣本數 百分比(%)
一萬元以下(包括一萬) 119 28.2
超過一萬元，兩萬元以下(包含兩萬元) 172 40.8 超過兩萬元，三萬元以下(包含三萬元) 102 24.2 超過三萬元，四萬元以下(包含四萬元) 15 3.6 超過四萬元，五萬元以下(包含五萬元) 10 2.4
超過五萬元 4 0.9
合計 422 100
(本研究整理)
3.接受的老人照護服務照護型態 如表4-5所示
表4-5 樣本接受的老人照護服務照護型態之次數分配
接受的服務照護型態 樣本數 百分比(%)
機構式 129 30.6
社區式 135 32
居家式 158 37.4
合計 422 100
(本研究整理)
4.接受老人照護服務照護的最主要的需求機能為 如表4-6
表4-6 接受老人照護服務照護最主要的需求機能之次數分配 服務照護最主要的需求機能 樣本數 百分比(%)
生活照護 171 40.5
醫療照護 152 30.6
休閒有伴 38 9.0
專業諮商 36 8.5
經濟省錢 4 0.9
居住需求 16 3.8
未來喪葬 5 1.2
合計 422 100
(本研究整理)
4.2 老人照護購買者的生活型態變數分析
本節將老人照護購買者的生活型態分析分別為：一、生活型態因素構面之分 析；二、集群分析；三、區別分析；四、各集群間的差異分析等四個部份進行討 論，以推論適當的市場區隔。
4.2.1 老人照護購買者的生活型態因素構面之分析
利用因素分析方法進行構面縮減，是為抽取最具解釋力的簡單因素結構。進 行因素分析前，首先應檢查KMO (Kaiser-Meyer-Olkin Measure of Sampling Adequacy)取樣適合性檢定及Barlett (Barlett Test of Sphericity)球面性檢定，由檢定 結果來確定資料是否進行因素分析。當KMO值愈大時，表示變項間的共同因素 愈多，愈適合進行因素分析，其中KMO值至少要在0.6以上(Tabachinick & Fidell, 1996)，做出的結果會比較好，而KMO值小於0.5時，表示此資料較不宜進行因素 分析(Kaiser, 1974),。一般常用的標準如表4-7所列：
表4-7 KMO值判別標準
準則 代表意義
KMO < 0.5 Unacceptable 不能使用 0.5≦ KMO < 0.6 Miserable 不太適合 0.6≦ KMO < 0.7 Mediocre 普通 0.7≦ KMO < 0.8 Middling 還算適合 0.8≦ KMO < 0.9 Meritorious 適合 0.9≦ KMO Marvelous 非常適合
(本研究整理)
本研究在生活型態因素分析方法上，將三十題生活型態量表以因素分中的主 成份分析法(Principal Components Analysis)進行研究，以萃取生活型態因素構 面。為了使各因素更具意義，須將因素加以適當旋轉，本研究以最大變異法 (Varimax Method)進行直交轉軸(Orthogonal Rotation)，以獲得轉軸後之因素負荷 量矩陣。
根據Zaltman & Burger (1975)之建議，只要萃取其特徵值大於1，各變項負荷 大於0.3，且累積解釋變異量達40%以上即可。而根據Joseph, Rolph & Ronald (1987) 三人看法，若因素負荷量絕對值大於0.3則可稱為顯著；若大於0.4則可稱為比較 重要；若大於0.5則可稱為非常顯著。。Overall & Klett (1972)認為，若因素的定 義由三個變數或更多，其負荷量絕對值大於0.35，則此因素便相當穩定。
Rothman(1989)則指出以主成份分析法並且採行最大變異直交轉軸法進行研究，
轉軸後因素負荷至少應大於0.3以上，在選取的準則上，研究者可依實際狀況或經 驗選訂標準。
綜合上述各學者觀點，本研究取其因素負荷量絕對值大於0.5以上之變數，作 為因素命名之依據。
本小節根據生活型態變數進行因素分析，先經過取樣適合性檢定得KMO值
=0.849，符合Kaiser(1974)所提出判別標準之適合(meritorious)評價，故此三十題 生活型態變數適合作因素分析；此外，在Barlett球面檢定之檢定結果，顯著性為 0.000，達到顯著水準，顯示此三十題生活型態變數符合進行因素分析的要件，如 表4-8所示：
表4-8 生活型態KMO取樣適合性檢定和Barlett球面性檢定 KMO取樣適合性檢定 KMO值 0.849 Barlett球面性檢定 顯著性 0.000*
(本研究 *顯著水準α=0.05)
經過轉軸分析後，在生活型態因素分析上，本研究取其特徵值大於1，共有 八個因素構面，並且符合因素負荷量絕對值大於0.5以上，總計累計解釋總變異量 達70.450%，整體構面信度值為0.6924。茲將生活型態之特徵值、解釋變異量、
解釋累積解釋變異量，整理如表4-9 表4-9 生活型態因素構面分析表
因素構面 特徵值 解釋變異量(%) 累積解釋變異量(%) Cronbach 因素一 5.343 16.190 16.190
因素二 3.792 11.490 27.680 因素三 3.193 9.674 37.355 因素四 2.946 8.927 46.282 因素五 1.635 4.956 51.238 因素六 1.423 4.314 55.551 因素七 1.290 3.909 59.461 因素八 0.942 2.855 62.316
0.7276
(本研究整理)
以下分別說明各因素構面所包含之題目與因素負荷量：
1.因素一：傳統保守
如表4-10所示，在因素構面一，因素負荷量絕對值均大於0.6，共計有六題，其 內容強調消費者思想較為保守與傳統，因此命名為「傳統保守」因素。若消費 者在因素一的分數愈高，表示愈具有傳統保守的傾向，反之則否。
表 4-10 傳統保守：因素構面命名、包含題項與因素負荷量 傳統保守 Cronbach α值：0.8604
題號 衡量變項 因素負荷量
28 擁有安定保障的工作 0.886
4 可以從事節慶祭拜等屬於中國傳統的文化活動 0.797 9 可以在社會中享有尊重的地位與權威 0.759 26 兒女無論如何都不應該違背父母的意見 0.743 27 世界上的事物應不停的求新求變 0.678 11 將錢存在安全的郵局或銀行中，避免投資風險 0.670
(本研究整理) 2.因素二：身體健康
如表4-11所示，在因素構面二，因素負荷量絕對值均大於0.7，共計有五題，其 內容強調消費者對於健康情形與相關資訊的重視，因此命名為「身體健康」因 素。若消費者在因素二的分數愈高，表示愈注重身體健康，反之則不重視。
表 4-11 身體健康：因素構面命名、包含題項與因素負荷量 身體健康 Cronbach α值：0.8604
題號 衡量變項 因素負荷量
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