本研究先以 KMO 和 Barlett 球型檢定各構面是否適合進行因素分析。KMO 為測量取樣適當性(KMO,Kaiser-Meyer-Olkin measure of sampling adequacy)，
KMO 值介於 0 到 1，數值愈大代表共同變異愈多，愈適合進行因素分析，KMO 大於 0.6 表示適合進行因素分析。Barlett 球形檢定為 Barlett(1951)提出針對變項 間相關矩陣的球形檢定，此檢驗法呈現 X2分佈，如果變項間的相關係數越高，
則其 X2 值則越大，表示越適合進行因素分析。然後以主成份分析(Principal Component Analysis)方法來抽取因素，並且採用最大變異法(Varimax)作為因素轉 軸的方法。下列為因素個數篩選的準則：
(1) 總解釋變異量：變異數的百分比能反映出各個因素可解釋總變異量的百分比，
其值越高則解釋力越好。
(2) 特徵值大於 1：特徵值大於 1，則代表可以提取此成分。
(3) 陡坡圖：陡坡圖是一種圖形判斷方法，建議當特徵值開始很平滑下降時，就 不提取此成分。
接著，本研究採用最小平方法(Partial Least Squares, PLS)進行模型分析。PLS 是一種探測或建構預測性模型的統計方法，主要分為測量模式分析和結構模式分 析 (Anderson & Gerbing, 1988) ； 在 因 果 路 徑 分 析 中 採 用 拔 靴 法 進 行 分 析 (Bootstrapping Resampling Technique) (Efron, 1979)，將有效樣本以 Bootstrapping 反覆抽樣，進行參數估計與推論。測量模式分析藉由觀察 Cronbach’s α 係數、
組成信度、區別效度與收斂效度來評估衡量工具的品質；而結構模式分析是檢驗 研究模型之潛在變項間因果關係的影響力和解釋力。
效度指的是測量方法能夠準確測出所需量測事物的程度。信度(Reliability) 則是檢測研究所使用之量表在衡量構面是否具備量測的穩定性(Stability)以及題 項目標的一致性(Consistency)。依據 Hair et al. (2010)的建議，Cronbach’s α 值若 大於 0.6 表示具有一定的可信度，而大於 0.8 以上則表示具有高度的信度，本 研究前測所有構面之信度皆超過 0.6，且除了省時與方便以及購買後搜尋以外，
其他皆超過 0.8，說明本研究的量表具有相當良好的信度。
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收斂效度方面，為了確保多重題項相符程度高，適合衡量單一構面，若以平 均變異萃取量值(AVE)為判斷標準，其值必須大於 0.5，才能視為可接受的收斂 效度(Fornell & Larcker, 1981)，收斂效度的檢驗也可以透過因素負荷量檢視，若 值大於 0.5 便可視為達到可接受的收斂效度水準(Nunnally, 1978)。本研究前測 所有構面之平均變異萃取量值(AVE)以及因素負荷量的值皆大於 0.5，故量表具 有良好的收斂效度。
區別效度方面，量測題項對於潛在變數的解釋力必須強於解釋其他潛在變數 的能力，因此各個構面 AVE 值的平方根需大於此構面與其它構面相關係數的絕 對值(Fornell & Larcker, 1981)，前測結果顯示每一構面 AVE 值的平方根皆大於 各構面間的相關係數，代表每一構面的衡量是具有區別效度的。
3.6 前測
本研究前測問卷發放時間為 2015 年 6 月 12 日至 2015 年 6 月 26 日，回收的 樣本數為 101 份，有效樣本為 97 份(96%)。
以下為 PLS 分析之結果(使用 SmartPLS 軟體進行分析)。
(1)搜尋動機因素分析結果
搜尋動機的 KMO 值為 0.875，Bartlett 球形檢定之卡方值為 2334.800，顯著 性 p 值為 0.000，兩個檢定的結果都指出問項之間具有高度的共同變異，因此適 合進行因素分析。接著進行搜尋動機因素分析成份 1 到成份 5 的特徵值皆大於 1，
所以選擇此六項因素，總累積變異數為 68.865%，如表 1 所示。題項 CON3 因素 負荷量小於 0.5，其餘題項之因素負荷量皆於合理範圍中，故於正式問卷中可考 慮剔除，但因此構面僅有三個題項，若與 0.5 相近，則考慮予以保留。
在因素分析後可以發現，搜尋動機從原本假設的功利性(Utilitarian)、享樂性 (Hedonic)以及社交性(Social)重新被建構為五個獨立因素，但因此步驟為前測分 析結果可作為參考，暫不進行因素之命名。
表 1 搜尋動機轉軸後因素負荷量成份矩陣
題項編號 1 2 3 4 5
VAL2 .704 .192 .283 .110 .174 IDE2 .693 .443 .059 .111 .175 PRO1 .689 .293 .206 .187 .204 IDE1 .684 .409 -.052 .099 .244
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VAL3 .664 .213 .237 .164 .176 VAL1 .657 .016 .357 .065 .184 IDE3 .604 .417 .249 .224 .186 PRO2 .571 .272 .101 .535 .195 PRO3 .554 .347 .165 .469 .079 PRI2 .533 .154 .475 .453 .046 GRA1 .181 .813 .029 .103 .217 ADV2 .247 .736 .140 .119 .096 GRA2 .087 .734 .023 .167 .287 ADV3 .180 .697 .209 .076 -.134 ADV1 .428 .662 .288 -.032 -.080 GRA3 .487 .560 .323 .004 .187 ROL1 .047 .288 .746 -.034 .092 ROL2 .125 .193 .711 .207 .222 CON1 .341 -.004 .694 .346 .125 ROL3 .226 .113 .692 .183 .271 PRI1 .518 .130 .584 .402 -.136 PRI3 .541 .092 .576 .166 .016
CON3 .238 .380 .382 -.067 .204
MNS2 .142 .076 .101 .857 .030 MNS3 .270 .052 .089 .802 .098 MNS1 -.051 .091 .212 .779 .221 CON2 .270 .040 .556 .566 .188 SOC3 .265 .053 .090 .204 .815 SOC1 .301 .255 .248 .037 .790 SOC2 .158 .158 .292 .209 .706 特徵值 12.977 2.7866 1.8127 1.6708 1.4122 變異數百分比
(%) 19.282 14.394 14.189 12.347 8.653
(2)搜尋類型因素分析結果
搜尋類型的 KMO 值為 0.815，Bartlett 球形檢定之卡方值為 598.667，顯著性 p 值為 0.000，根據兩者可以判斷其適合進行因素分析。搜尋類型因素分析結果，
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成份 1、成份 2 與成份 3 的特徵值皆大於 1，所以選擇此二項因素，總累積變異 數為 67.633%，如表 2 所示。且每一個題項的因素負荷量皆大於 0.5，故不需要 刪除或修改任何題項。然而這個結果與研究架構中將搜尋類型分為購買前搜尋 (Pre-purchase Search)以及持續性搜尋(Ongoing Search)有些不同，原因可能在於 PRS3 的問題中對於購買前搜尋情境的設定不夠清楚，在正式問卷發放之後，於 樣本數較高的環境中會更接近期望的結果。
表 2 搜尋類型轉軸後因素負荷量成份矩陣
題項編號 1 2 3
PRS6 .852 .027 .070 PRS5 .792 .227 -.061 PRS8 .791 .237 .004 PRS4 .779 .236 -.007 PRS2 .761 .089 .315 PRS1 .752 .111 .244 PRS7 .727 .208 .093 OGS4 .172 .781 -.195 OGS3 .276 .743 -.007 OGS2 -.036 .743 .291 OGS1 .268 .740 .105 PRS3 .194 .068 .915 特徵值 5.3211 1.7747 1.0202 變異數百分比
(%) 37.296 20.785 9.551
(3)購買後認知失調因素分析結果
購買後認知失調的 KMO 值為 0.797，Bartlett 球形檢定之卡方值為 621.099 ， 顯著性 p 值為 0.000，根據結果，本研究判斷其適合進行因素分析。由於 PPD4 為反向題，故在進行因素分析之前，需要進行反向調整，為使其與原先的 PPD4 做區別，所以將其命名為「PPD4_R」。購買後認知失調因素分析結果如表 3 所示，
總累積變異數百分比為 61.019%。且成份 1、成份 2 與成份 3 的特徵值皆大於 1，
所以選擇此三項因素。
分析的結果 PPD4 並不與 PPD 的其他問項歸於同一因素，且在兩個因素中
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的因素負荷量皆小於 0.5，故其獨立為一個成份，然而本研究期待其歸於
Post-purchase Dissonance 的成份當中，故在正式問卷中會將 PPD4 放入問卷，嘗 試於大樣本的環境下檢視其因素負荷量是否歸於兩個成份中的其中一個。從表 5 亦可發現除了 PPD4 之外，原先研究假設的購買後認知失調被拆解成兩部分，而 根據題項內容可以了解，POS1、POS2 以及 POS3 的題項內容與購買產品或服務 後的搜尋相關，而同一個成份中 WOM1、WOM2、WOM3 的內容則與口碑傳播 有關，因此將「購買後認知失調」這個構面調整為購買後認知失調(Post-purchase Dissonance)以及購買後搜尋(Post-purchase Search)，而 WOM 的問項與購買後搜 尋之問項歸於同一因素並不代表此兩者為同一構面，而是此兩者高度相關的原因，
本研究將於正式問卷的分析階段中探討購買後搜尋與口碑傳播間的關係。
表 3 購買後認知失調轉軸後因素負荷量成份矩陣
題項編號 1 2 3
PPD7 .855 .176 .042 PPD5 .786 .002 .089 PPD8 .777 .157 .054 PPD1 .680 .216 .214 PPD2 .670 .161 .119 PPD6 .649 .148 -.321 PPD3 .614 .165 .050 POS2 .005 .824 .163 WOM1 .224 .727 .025 WOM2 .313 .689 -.377
POS3 .168 .688 .433 POS1 .079 .687 -.089 WOM3 .428 .685 -.312 PPD4 .229 -.015 .741 特徵值 5.2999 2.0844 1.1585 變異數百分比
(%) 29.142 23.390 8.488
(4)產品重要性
產品重要性的 KMO 值為 0.660，Bartlett 球形檢定之卡方值為 135.246，顯
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著性 p 值為 0.000，根據結果，本研究判斷其適合進行因素分析。產品重要性因 素分析結果如下：特徵值為 2.2960，累積變異數百分比為 76.532%，代表所萃取 的因素對於產品重要性有很好的解釋力，故選擇此因素。產品重要性的因素負荷 量圖中僅有一個成份，如表 4。此分析結果符合研究架構中對於產品重要性這個 構念的底層結構之預期，故不更動此構念。
表 4 產品重要性轉軸後因素負荷量成分矩陣 題項編號 Product Importance
PIM2 0.929