第四章 研究設計與調查分析
第三節 公共住宅對外部居住環境影響因素分析
國
立 政 治 大 學
‧
N a tio na
l C h engchi U ni ve rs it y
第三節 公共住宅對外部居住環境影響因素分析
壹、因素分析步驟
本研究屬於探索式因素分析，探究公共住宅對其外部居住環境產生之影響因 素及背後之原因。探索式因素分析步驟一般包括下列工作：1.決定是否進行因素 分析，以減少原始的空間；2.估計共同性；3.萃取共同因素；4.決定需要抽取之共 同因素數目；5.因素轉軸；6.解釋共同因素代表的意義或分析結果（黃俊英，198 8：217）。
進行因素分析時首先會進行變數適宜性分析，一般使用 Kaiser-Meyer-Olkin (KMO)和 Bartlett’s 球形檢定進行判定變數資料是否適合進行因素分析。KMO 檢 定是使用淨相關(partial correlation)矩陣來計算，Kaiser(1974)提出了 KMO 抽樣 是配度的判定標準如表 4-8 所示。Bartlett’s 球形檢定是用相關係數計算，一般情 況下相關矩陣數值必須明顯大於 0（蕭文龍，2009：7-3）。上述兩項檢定皆可使 用 SPSS 軟體得知，並作為判定是否適合進行因素分析的一項檢定準則。
表 4-8：KMO 統計量判定標準
判定標準 不可接受 悲殘的 平凡的 中度的 良好的 KMO 數值 0~0.5 0.5~0.59 0.6~0.69 0.7~0.79 0.8~1.0 資料來源：蕭文龍，2009：7-3
通過 Kaiser-Meyer-Olkin(KMO)和 Bartlett’s 球形檢定後，可以利用特徵值（e igenvalue）、陡坡圖（scree test）、變異的百分比等三個方法來決定選取的因素數 目。當因素的特徵值大於 1 時，就表示此因素是重要的可以保留，反之則可捨棄。
陡坡圖可以用來判定最適切的因素個數，圖中 y 軸為特徵值，x 軸為因素個數，
曲線上的點代表變數可以解釋的變異。當萃取的因素都能解釋的變異數累積到一 定程度就可以保留因素，於社會科學研究中通常以變異數累積到 60%左右為標 準（蕭文龍，2009：7-5）。
決定因素數目後進行因素分析旋轉，方法包括最大變異法、相等最大法、四 方最大法、直接斜交、或 Promax 旋轉法。最大變異法是將每個因素中具有高負 荷量之變數數目最小化的正交旋轉法，此方法可簡化因素的解譯；直接斜交法、
斜交（非正交）旋轉法，當 delta 等於 0(預設值)，則大部分會是斜交解，若 delt a 越趨近負數，則因素就越不會趨向斜交；四方最大法可將需要解釋每一個變數 的因素數目減到最少的旋轉法，此方法可簡化對觀察變數的解譯；相等最大法是 一種結合最大變異法與四方最大法的旋轉法（前者會簡化因素，而後者會簡化變 數），此方法會最小化因素中高度載入的變數數目，以及解譯變數所需因素的數 目；Promax 旋轉是一種斜交旋轉，可讓因素間產生關聯，此旋轉比直接斜交旋
‧ 國
立 政 治 大 學
‧
N a tio na
l C h engchi U ni ve rs it y
轉計算得更快，所以對大型資料集很有用4-2。於轉軸後可得到每個變數在不同因 素中的因素負荷，因素分析過程中有些變數可能同時在多個因素中都有影響，而 這些影響呈現在數字上稱為因素負荷量（factor loading）。因素負荷量代表因素 和變數之間的關係，因素負荷量愈高時表示變數影響因素的代表性愈高，若是一 個變數同時因素負荷於多個因素時，研究則對於因素難以解釋。因素負荷量和解 釋變異量的百分比見表 4-9 ，通常於研究中會保留因素負荷量達 0.7 以上的變 數，而因素負荷量數值為負數的變數、同時在多個因素中因素負荷量大於 0.4 的 變數將會捨棄。因此，在解釋因素之前必須利用因素負荷量考慮是否將變數捨棄，
並且每捨棄一個變數就要重新進行一次因素分析，重複此過程直到得到最適合且 可以解釋的因素組合。而因素對各自所對應之變數群對解釋因素的能力就必須透 過 Cronbach’s alpha 值量測，也就是說 Cronbach’s alpha 值可以視為變數群所能 解釋其所對應的因素之變異性百分比，一般在使用上，對探索性研究 Cronbach’s alpha 值要大於 0.6 才表示該因素具有基本的信度（內部一致性），而要達到 0.7 以上才表示有適當的信度（俞洪亮、蔡義清、莊懿妃，2012：309）。因素分析步 驟如圖 4-2 所示。
表 4-9：因素負荷解釋變異量百分比表
因素負荷（factor loading） 解釋變異量的百分比
0.3 9%
0.4 16%
0.5 25%
0.6 36%
0.7 49%
0.8 64%
0.9 81%
資料來源：蕭文龍，2009：7-6
4-2IBM 知識中心，https://www.ibm.com/support/knowledgecenter/zhtw/SSLVMB_23.0.0/spss/base/id h_fact_rot.html，取用日期：2018.04.27。
‧ 國
立 政 治 大 學
‧
N a tio na
l C h engchi U ni ve rs it y
圖 4-4：因素分析步驟圖 資料來源：本研究繪製 貳、公共住宅對其外部居住環境影響因素分析
本研究問卷調查回收後，分別針對大龍峒公營住宅與永平公營住宅以 SPSS 軟體進行因素分析，並透過前述因素分析步驟及判定標準來決定變數的保留與否 及因素數目。對照表 4-10 大龍峒公營住宅第一次進行因素分析，KMO 值與 Bar tlett 球形檢定滿足均滿足進行因素分析的基本值，由表 4-11 所列 19 個成分中，
特徵值大於 1 的因素共 4 個，個別解釋之變異數分別為 38. 711%、14.154%、9.
316%、7.031%，累計解釋變異數為 69.211%，表 4-12 為第一次進行因素分析之 因素負荷表，其中觀察變數 human4、functional4、quality3、functional1、human
3、spatial2 未達前術因素負荷量標準 0.7，故可將變數行刪除，優先刪除變數hu
man3，因其因素負荷量在因素構面中為標準且於其他因素構面中因素負荷量為 負數，故優先刪除，並進行後續因素分析。
表 4-10：大龍峒公營住宅 KMO 與 Bartlett 檢定結果（第一次）
資料來源：本研究整理
Kaiser-Meyer-Olkin 測量取樣適當性 .825
近似卡方分配 1348.535
自由度 171
顯著性 .000
‧
‧ 國
立 政 治 大 學
‧
N a tio na
l C h engchi U ni ve rs it y
大龍峒公營住宅第二次因素分析結果對照表 4-13 KMO 值與 Bartlett 球形 檢定滿足均滿足進行因素分析的基本值，由表 4-14 所列 18 個成分中，特徵值大 於 1 的因素共 4 個，個別解釋之變異數分別為 40.834%、12.945%、9.812%、7.4 20%，累計解釋變異數為 71.011%，表 4-15 為第二次進行因素分析之因素負荷 表，其中觀察變數human4、functional4、functional1、quality3、spatial2 未達前數 因素負荷量標準 0.7，以及觀察變數 spatial5 雖然於第 1 因素構面因素負荷量符 合標準，但同時於第 3 因素構面因素負荷量為 0.507，故可將變數行刪除，優先
刪除變數quality3，因其因素負荷量在其因素構面中為最低，且於第 1、2 因素構
面之因素負荷量分別為 0.543 與 0.576，兩因素負荷相當接近，故將此變數刪除，
並進行後續因素分析。。
表 4-13：大龍峒公營住宅 KMO 與 Bartlett 檢定結果（第二次）
資料來源：本研究整理
表 4-14：大龍峒公營住宅因素分析變異比例解釋表（第二次）
成分 初始特徵值 平方和負荷量萃取
總計 變異數的 % 累加 % 總計 變異數的 % 累加 % 1 7.350 40.834 40.834 7.350 40.834 40.834 2 2.330 12.945 53.779 2.330 12.945 53.779 3 1.766 9.812 63.591 1.766 9.812 63.591 4 1.336 7.420 71.011 1.336 7.420 71.011 5 .926 5.144 76.155
6 .665 3.694 79.848 7 .588 3.266 83.115 8 .533 2.964 86.079 9 .470 2.612 88.691 10 .397 2.207 90.898 11 .376 2.092 92.989 12 .314 1.745 94.735 13 .243 1.349 96.084 14 .206 1.143 97.226 15 .173 .959 98.185 16 .160 .887 99.072 17 .104 .576 99.648 18 .063 .352 100.000 資料來源：本研究整理
Kaiser-Meyer-Olkin 測量取樣適當性 .829
近似卡方分配 1299.294
自由度 153
顯著性 .000
‧ 國
立 政 治 大 學
‧
N a tio na
l C h engchi U ni ve rs it y
表 4-15：大龍峒公營住宅因素負荷表（第二次）
資料來源：本研究整理
大龍峒公營住宅第三次因素分析結果對照表 4-16 KMO 值與 Bartlett 球形 檢定滿足均滿足進行因素分析的基本值，由表 4-17 所列 17 個成分中，特徵值大 於 1 的因素共 4 個，個別解釋之變異數分別為 40.212%、13.597%、10.333%、7.
639%，累計解釋變異數為 71.781%，表 4-18 為第三次進行因素分析之因素負荷 表，其中觀察變數spatial4、human4、functional4、functional1、spatial2 雖未達因 素負荷量標準 0.7，但均大於 0.6 具有一定影響因素的代表性，而歸屬於第 1 因 素構面的變數spatial5 雖然於第 1 因素構面之因素負荷量達 0.708，但同時於第 3 因素構面因素負荷量為 0.537，故將變數進行刪除，並進行後續因素分析。
表 4-16：大龍峒公營住宅 KMO 與 Bartlett 檢定結果（第三次）
資料來源：本研究整理
觀察變數 因素構面
1 2 3 4 備註
quality 2 .838 保留
quality 4 .817 保留
human 5 .758 保留
quality 1 .749 保留
spatial 6 .746 .473 保留
spatial 5 .727 .507 可刪除
spatial 4 .707 .441 保留
spatial 3 .701 保留
human 4 .610 .402 可刪除
functional 3 .899 保留
functional 2 .866 保留
functional 4 .695 可刪除
functional 1 .593 可刪除
quality 3 .543 .576 可刪除
spatial 1 .799 保留
spatial 2 .622 可刪除
human 1 .960 保留
human 2 .922 保留
Kaiser-Meyer-Olkin 測量取樣適當性 .825
近似卡方分配 1195.713
自由度 136
顯著性 .000
‧
‧ 國
立 政 治 大 學
‧
N a tio na
l C h engchi U ni ve rs it y
大龍峒公營住宅第四次因素分析結果對照表 4-19 KMO 值與 Bartlett 球形 檢定滿足均滿足進行因素分析的基本值，由表 4-20 所列 16 個成分中，特徵值大 於 1 的因素共 4 個，個別解釋之變異數分別為 39.172%、14.359%、10.672%、7.
563%，累計解釋變異數為 71.766%，表 4-21 為第四次進行因素分析之因素負荷 表，依據前述於研究中通常保留因素負荷量大於 0.7 之變數準則，觀察變數hum an4、functional1、spatial2 可進行刪除，其中優先刪除human4，原因為其於第 1 因素構面之因素負荷量小於 0.7，且同時於第 4 因素構面的因素負荷量為 0.442，
並進行後續因素分析。
表 4-19：大龍峒公營住宅 KMO 與 Bartlett 檢定結果（第四次）
資料來源：本研究整理
表 4-20：大龍峒公營住宅因素分析變異比例解釋表（第四次）
元件 起始特徵值 擷取平方和載入
總計 變異的 % 累加 % 總計 變異的 % 累加 % 1 6.267 39.172 39.172 6.267 39.172 39.172 2 2.297 14.359 53.531 2.297 14.359 53.531 3 1.708 10.672 64.203 1.708 10.672 64.203 4 1.210 7.563 71.766 1.210 7.563 71.766 5 .837 5.228 76.995
6 .594 3.709 80.704 7 .553 3.459 84.163 8 .476 2.976 87.139 9 .443 2.770 89.909 10 .395 2.471 92.380 11 .309 1.932 94.312 12 .231 1.444 95.756 13 .208 1.303 97.060 14 .195 1.220 98.279 15 .163 1.020 99.299 16 .112 .701 100.000 資料來源：本研究整理
Kaiser-Meyer-Olkin 測量取樣適當性 .828
近似卡方分配 1000.262
自由度 120
顯著性 .000
‧ 國
立 政 治 大 學
‧
N a tio na
l C h engchi U ni ve rs it y
表 4-21：大龍峒公營住宅因素負荷表（第四次）
資料來源：本研究整理
接續大龍峒公營住宅第四次因素分析結果，刪除觀察變數 human3、quality
3、spatial5、human4 後繼續進行第五次因素分析，並且固定 3 個因素構面個數，
原因為第 1 因素構面的觀察變數與原先問卷設計時的構面不同，並且永平公營住 宅的因素分析結果最後為 3 個因素，為了使兩個台北市公營出租住宅案例進行比 較分析，故將其因素構面數目固定為 3 個。表 4-22 KMO 值與 Bartlett 球形檢定 滿足均滿足進行因素分析的基本值，由表 4-23 所列 15 個成分中，特徵值大於 1 的因素共 3 個，個別解釋之變異數分別為 38.631%、14.811%、11.327%，累計解 釋變異數為 64.769%，表 4-24 為第五次進行因素分析之因素負荷表，依據前述 於研究中通常保留因素負荷量大於 0.7 之變數準則，觀察變數functional1、spatia l1、spatial2 可刪除，因spatial2 因素負荷量 0.534 最低，故優先進行刪除，並進 行後續因素分析。
表 4-22：大龍峒公營住宅 KMO 與 Bartlett 檢定結果（第五次）
資料來源：本研究整理
觀察變數 因素構面
1 2 3 4 備註
quality2 .841 保留
quality4 .828 保留
quality1 .772 保留
human5 .770 保留
spatial6 .729 保留
spatial3 .726 保留
spatial4 .702 保留
human4 .635 .442 可刪除
functional3 .896 保留
functional2 .884 保留
functional4 .687 可刪除
functional1 .630 可刪除
human1 .959 保留
human2 .932 保留
spatial1 .826 保留
spatial2 .693 可刪除
Kaiser-Meyer-Olkin 測量取樣適當性 .821
近似卡方分配 908.676
自由度 105
顯著性 .000
‧ 國
立 政 治 大 學
‧
N a tio na
l C h engchi U ni ve rs it y
表 4-23：大龍峒公營住宅因素分析變異比例解釋表（第五次）
元件 起始特徵值 擷取平方和載入
總計 變異的 % 累加 % 總計 變異的 % 累加 %
總計 變異的 % 累加 % 總計 變異的 % 累加 %