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二、商品包裝：化粧商品的容量包裝的大小。
三、銷售數量：指化粧商品所銷售的商品數量。
四、銷售金額：指化粧商品所銷售的商品金額。
五、銷售單價：在銷售單價的部分，分為每單位的銷售單價及每公升/公斤銷售單 價，其中每單位的銷售單價是指化粧商品的每一個單位的價格，而每個單位 可能是瓶或罐為包裝單位；每公升/公斤銷售單價是指化粧商品是以每公升 或每公斤為計算基準來計算價格。
第三節 分析方法
本研究將使用三種研究分析方法，分別為敘述統計分析、平均數檢定、變異 數分析，詳細介紹如下：
一、 敘述性統計分析 (一) 次數分配
次數分配(Frequency Distribution)是根據觀測值所發生的次數或頻率依發生 個數來計算，並將資料依類別或數量或種類等不同性質分成若干組，進行計數且 再以次數分配圖(或表)處理方式表示，其中次數分配表(Frequency Table)又稱次 數表，一般而言，次數分配表分為簡單次數分配表與分組次數分配表等兩種，並 將前述的兩種分配表的製作程序說明如下(歐陽良裕，1995；張紘炬、蔡宗儒，
2008)：
1. 簡單次數分配表操作步驟：
步驟1：資料排序；
步驟2：排序後的資料紀錄；
步驟3：分別計算次數；
步驟4：總計。
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2. 分組次數分配表：依據資料數的多寡決定編成的組數，再依組數進行分組 次數分配。分組次數分配的基本假設，(1)集中分配，即各組觀測值都等於 組中點；(2)均勻分配，即各組觀測值都是以均勻分佈在組內。次數分配的 製作程序如下：
步驟1：資料排序；
步驟2：計算全距，其中全距=最大值-最小值；
步驟3：決定組數。
步驟4：實施分組及次數紀錄。
(二) 交叉分析
交叉分析的是透過散布圖的繪製說明兩變數之間的關係，例如在問卷調查結 果，受訪者或資料的變數，對問卷的符合度與重要度或資料的分布等數據，計算 變數A 與變數 B 的平均值，並利用平均值的區隔，再從四個象限的圖形(如圖 3-1 所示)，判斷變數 A 與變數 B 間的交叉關係，其定義意涵的說明分別敘述如下 (楊宜忠，2013)。
1. 第一象限：代表重要度高於整體平均值且符合度也高於整體平均值，這樣 表示受訪者認為該企業已達到標準，簡稱優越區；
2. 第二象限：代表重要度低於整體平均值且符合度高於整體平均值，這樣表 示受訪者認為該問題並非相當重要，然而企業已達到標準，簡稱過剩區；
3. 第三象限：代表重要度低於整體平均值且符合度也低於整體平均值，這樣 表示受訪者認為該問題並非很重要，而且該企業也未達到標準，故簡稱建 議改進區；
4. 第四象限：代表重要度高於整體平均值且符合度低於整體平均值，這樣表 示受訪者認為該企業實際作為並未達到標準，故簡稱優先改進區；
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資料來源：楊宜忠，2013。
圖 3-1 二維散布圖
二、 兩母體的平均數檢定
兩母體平均數檢定會依兩母體變數的變異數相等與否，採用不同的檢定統 計量，檢定的統計方法分別敘述(陳順宇、鄭碧娥，2004)。
(一) 兩組獨立樣本變異數之檢定 設兩組資料分別來自常態母體
X11，X12，… ，X1 n1 iid
~ 𝑁𝑁（μ1，σ12） X21，X22，… ，X2 n2 iid
~ 𝑁𝑁（μ2，σ22） 而此兩組資料為獨立，令
S12 = �(X1i− X���)1 2
（n1− 1）
n1 i=1
S22 = �(X2i− X���)2 2
（n2− 1）
n2
i=1
分別表其變異數，已知
平均值 高
高
低
低
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(n1− 1)S12
σ12 ~𝒳𝒳2n1−1 (n2− 1)S22
σ22 ~𝒳𝒳2n2−1 若σ12 = σ22，可知 S12
S22 為 F 分配，其自由度為n1− 1和 n2− 1，若檢定為右 尾，則
H0：σ12 = σ22 vs. H1：σ12 > σ22
棄卻域為
𝐹𝐹 > 𝐹𝐹n1−1,n2−1,α
𝐹𝐹 = S12 S22
若檢定為左尾
H0：σ12 = σ22 vs. H1：σ12 < σ22
棄卻域為
𝐹𝐹 < 𝐹𝐹n1−1,n2−1,1−α
同理而檢定為雙尾時
H0：σ12 = σ22 vs. H1：σ12 ≠ σ22
棄卻域為
𝐹𝐹 > 𝐹𝐹n1−1,n2−1,α
2 或 𝐹𝐹 < 𝐹𝐹n1−1,n2−1,1−α
2
(二) 兩獨立樣本 T 檢定(變異數未知)
在母體變異數未知時對 μ1− μ2 的統計推論，分成σ12 = σ22(均質性)和 σ12 ≠ σ22（異質性）兩種。
1. 假設σ12、σ22未知，但σ12 = σ22 = σ2(均質性)
兩組資料的綜合樣本變異數為(Pooled Sample Variance)為
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Sp2 =(n1− 1)s12 + (n2− 1)s22 n1+ n2− 2
此Sp2為σ2的估計，若將 σ12 和 σ22 以 Sp2 取代，則 t 統計量為 𝑡𝑡 =X��� − X1 ��� − （μ2 1− μ2）
Sp� 1n1+ 1n2
其自由度為n1+ n2− 2。
（1）左尾檢定
檢定第一個母體的平均數是否比第二個母體平均數小，其假設為 H0：μ1 = μ2 vs. H1：μ1 < μ2
或
H0：μ1 ≥ μ2 vs. H1：μ1 < μ2
根據對立假設，棄卻域為
x� − x1 ��� < 𝑐𝑐 2
而 c 的值為待定，當
𝑡𝑡 < −𝑡𝑡n1+n2−2,∝
則虛無假設顯著，棄卻域當中的 c 為
c = −𝑡𝑡n1+n2−2,∝× Sp�1 n1+ 1
n2
（2）右尾檢定
檢定第一個母體的平均數是否比第二個母體平均數大，其假設為 H0：μ1 = μ2 vs. H1：μ1 > μ2
或
H0：μ1 ≤ μ2 vs. H1：μ1 > μ2 根據對立假設，棄卻域為
x� − x1 ��� > 𝑐𝑐 2
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而 c 的值為待定，當
𝑡𝑡 > 𝑡𝑡n1+n2−2,∝
則虛無假設顯著，棄卻域當中的 c 為
c = 𝑡𝑡n1+n2−2,∝× Sp�1 n1+ 1
n2
（3）雙尾檢定
檢定第一個母體的平均數漢第二個母體平均數是否有顯著差異，其假 設為
H0：μ1 = μ2 vs. H1：μ1 ≠ μ2
因為對立假設為雙尾，棄卻域為
|x� − x1 ���| > 𝑐𝑐 2
而 c 的值為待定，當
|𝑡𝑡| > 𝑡𝑡n1+n2−2,∝2 則虛無假設顯著，棄卻域當中的 c 為
c = 𝑡𝑡n1+n2
−2,∝2× Sp�1 n1+ 1
n2
2. 假設σ12、σ22未知，但σ12 ≠ σ22(異質性)
對於兩組母體平均數的統計推論一無所知，其母體變異數 σ12 和 σ22 分別 以樣本變異數 s12 和 s22取代，變成
X1
��� − X��� − （μ2 1 − μ2）
� sn112+ sn222 上述可證明接近 t 分配，其自由度 v 為