分析方法

本研究利用資料採礦技術，以談判策略作為分群變數，目的在找出成功達成 協議的談判過程之徵兆。所以首先要區分出可能採取的談判策略有那幾種，因此 在選定分群變數後，透過集群分析的方式，建立五種分群，分別為二個至六個群 組。接著計算各類型分群的鑑別率，以群內任一點與最近的分群距離比，選擇最 適當的分群結果。以下分別說明建立分群種類、分群方法與選擇最適當的分群。

一、建立分群種類

（一）因為本研究從談判策略來探討談判過程與結果，所以選擇後測問卷第 11 題 之受測者對解決問題所採取的策略，作為分群的變數，其問卷內容分別為 情資豐富程度、說服程度、誠實程度，調適程度與合作程度等五個項目。

（二）根據文獻所述決策會受到互動產生影響，所以本次研究，除了選擇受測者 所採取之談判策略做分群變數外。另也將受測者觀察對手所採取的談判策 略，作為第二種分群變數。為了解上述兩種策略單獨或同時存在時，對分

群結果使否會產生不同的影響，最後同時採取受測者與觀察對手的談判策 略作為第三種分群變數，全部共區分為三種分群變數方式。

（三） 將前述獲得自 Inspire 線上談判實驗系統的資料進行分群，因為從達成協議 的結果來看，有些人成功，有些人失敗，所以先使用全部受測者紀錄（共 計有 1386 筆紀錄），不論達成協議與否均作為分群對象，配合分群變數（關 於談判策略的五項變數）進行分群；其次僅將達成協議者的紀錄（原有 1386 筆紀錄，扣除未達成協議的 180 筆紀錄，剩餘 1206 筆紀錄）來做分析，希 望透過計算過程中觀察利用全部受測者資料與只有達成協議者資料的分群 結果是否有差異。所以本研究的分群種類設定為六種類型（各類型所採用 分群變數與資料分析表如表 3-1）。

表 3-1 各類型分群變數與資料分析表

類別 分群變數 使用資料

類型Ⅰ 受測者所採取的策略 全部受測者資料（1386 筆記錄）

類型Ⅱ 觀察對手所採取的策略 全部受測者資料（1386 筆記錄）

類型Ⅲ 受測者及觀察對手所採取的策略 全部受測者資料（1386 筆記錄）

類型Ⅳ 受測者所採取的策略 僅達成協議者的資料（1206 筆記錄）

類型Ⅴ 觀察對手所採取的策略 僅達成協議者的資料（1206 筆記錄）

類型Ⅵ 受測者及觀察對手所採取的策略 僅達成協議者的資料（1206 筆記錄）

二、分群方法

集群分析的目的在客觀的將資料分成幾個相異性最大的分群，而群內的相似 程度則最高，主要在使同一集群內的事物具有高度的同質性(homogeneity)，而不 同集群間的事物則具有高度的異質性(heterogeneity)。分群種類係依照每種類型所 使用的分群變數及分群對象資料，利用分群技術中 k-means 方法來進行分群，將 每種類型都分成二至六個群組，並將各種分群結果記錄下來。

三、選擇分群

每種類型依分群種類進行分群後，均有五種分群結果，我們利用 Kaufman et al.

(1990)的 silhouettes 測量法，作為鑑別分群的依據。因為 silhouettes 測量法是主要

４、計算 silhouettes 的

)}