國
立 政 治 大 學
‧
N a tio na
l C h engchi U ni ve rs it y
H5：不同廠商別對內、外銷經營模式的交易次數有顯著差異。
H6：不同產業別對不同廠商別的交易次數有顯著差異。
第三節 分析方法
一、 獨立性檢定
獨立性檢定分析主要探討變數與變數在不同種類的條件下，瞭解變數間不同 種類的關聯程度。以下介紹獨立性檢定的資料形式、假設建立、檢定統計量及決 策法則：
(一) 資料形式
在進行獨立性檢定時，其資料形式以列聯表方式陳列。假設個體依兩種屬性 A 與 B 分類，而 A 有 r 個不同之類別，B 有 c 個不同之類別，列聯表是將個體按 兩種不同屬性做分類，將其按行與列方式列成矩陣形態，其資料以 r × c 列聯表 的形式表示，如表 3-1 所示。
表 3-1 r × c 之列聯表 B
A
B
1 …B
j …B
c 列合計A
1O
11 …O
1j …O
1cR
1
R
2A
iO
i1 …O
ij …O
icR
i
A
rO
r1 …O
rj …O
rcR
r 行合計C
1C
2C
3 …C
cn
‧
‧ 國
立 政 治 大 學
‧
N a tio na
l C h engchi U ni ve rs it y
(四) 決策法則
在顯著水準α 之下，此檢定之決策法則為：當
X
2 >X
α2,(r−1)(c−1)時，則拒絕虛無假設
H 。其中，若列聯表格中理論次數少於 5 的格數超過 20%格子總數(r*c)，
0 則將不進行卡方檢定。二、 平均數檢定
所謂「平均數檢定」係對所觀察的現象間的平均數間之差異或整體內部各單 位間的差異，進行分析的方法，主要在於說明平均數的代表性。依其分析理論和 研究假設，概可區分獨立樣本右尾 T 檢定、配對樣本雙尾 T 檢定及變異數分析等 假設檢定方法，茲將其理論基礎分述如后。
(一) 獨立樣本右尾 T 檢定
樣本為抽自兩獨立母體，且其兩母體變異數（σ12,σ22）未知，故需先檢定σ12
是否等於σ22，其檢定結果使得 T 分配之自由度有所不同，而該檢定之假設建立、
拒絕域、檢定統計量和決策法則如下所述：
1. 假設建立
0 2 1
0:
u u d
H
− ≤0 2 1
1:
u u d
H
− >u
1為第 1 個母體的平均數，u
2為第 2 個母體的平均數。2. 拒絕域（顯著水準為α下）
(1) 若σ12=σ22，則
C
={ t
|t
>t
α(n
1+n
2−2}
(2) 若σ12 ≠σ22，則
C
={ t
|t
>t
α(v
)}
‧
‧
‧ MSW SSW
= − ， 且變異數分析表如表 3-3 所示。
‧ MSB SSB
MSW MSW SSW
= −
‧ 國
立 政 治 大 學
‧
N a tio na
l C h engchi U ni ve rs it y
的等份資料編碼為「4」，以此類推，依序各編碼為「3」、「2」、「1」。而在進行任 何促銷活動之後，編碼數字越大的顧客代表期回應購買的機率越大。
(二) 購買頻率
購買頻率是指顧客在公司所設定之特定期間內，向該公司進行消費的次數。
衡量購買頻率的方法有很多(例如：每年平均購買的次數、每年平均購買商品的 數量、一個月期間開支票和存款的總數量等等)，依企業的產品類別或服務性質 找出最適當的衡量方法，而計算出購買頻率後，同樣依序排列並將其平均成五等 份，最上端的等份資料為資料庫中次數最多的前 20%，編碼為「5」，依序各編碼 為「4」、「3」、「2」、「1」。編碼越大的顧客代表其回應率越高，但值得注意的是，
若最近購買日與消費頻率同樣為「5」的顧客，在進行促銷活動後，最近購買日 編碼為「5」的顧客會較消費頻率編碼為「5」者有較大的回應率，表示同樣是好 的測量工具，但最近購買日仍優於購買頻率，也因此模型稱為 RFM，而不是 FRM 或 FMR。
(三) 購買金額
消費金額是指顧客在公司所設定之時間內，對該公司所支出的金額。根據特定時 間內所消費的金額將資料庫的交易資料依序排列後，平均分為五等份，總消費金 額最多的前 20%顧客編碼為「5」，同樣依序各編碼為「4」、「3」、「2」、「1」。購 買金額對回應率的影響不及最近購買日與購買頻率，因其回應率是拆信可能性與 購買能力的相對情況而定，購買能力強的人往往有較多信件，經過濾後則拆閱此 促銷信件的機率變低；相對而言，購買能力強者則比購買能力弱者有較大機率進 行購買行為。(羅巧芳、吳信宏、張恩啟、鄭易英，2008)。
‧
3,322 3,625 3,804
1,484
2,500
1,313
2,640
2,460
2,936 2,809
0