分析方法

本研究利用 SPSS 17.0 與 STATA 10 二統計軟體來進行資料分析，而實證分析 所採分析方法包括：敘述統計分析、交叉分析、差異性檢定、迴歸分析以及信度 與效度檢測，茲就各方法內容簡述於下：

壹、 敘述統計分析

敘述統計主要係藉由整體之平均數、標準差、次數分配百分比等描述性統計 資料，來觀察樣本的分配情況。本研究將利用敘述統計分析受訪者之大型場館使 用經驗、非使用效益認知以及願付價格等次數分配情形，另也針對受訪者之社經 屬性統計資料加以觀察，以為後續分析之基礎。

除上述次數分配與比例資料分析外，針對效益認知諸問項，本研究也執行 KMO(Kaiser-Meyer-Olkin)取樣適當性檢定以及 Bartlett 球型檢定，以判定問卷是否 適合進行因素分析來縮減原設計的問項構面。

貳、 交叉分析

交叉分析為觀察兩類別變數間關聯性之常用分析方法，而本研究除以大巨蛋 場館非使用價值推估為主要目的外，亦期能夠觀察受訪者之社經屬性與其非使用 效益認知間之關聯性。是以，本研究利用非使用效益認知諸題，分別與受訪者社 經屬性變數進行交叉分析，以初步觀察不同社經屬性者之效益認知程度差別。

參、 差異性檢定

差異性檢定係用以分析類別資料中，二元或三分類以上名義變數中各組母體 平均數是否相等之方法，並包括：獨立樣本 t 檢定、成對樣本 t 檢定與變異數分析 等方法(李德治、童惠玲，2009)。而為探究在哪些面向上，受訪者之效益認知及願 付價格於統計上具顯著差異，本研究於後將採用差異性檢定加以分析。

肆、 迴歸分析

迴歸分析係屬研究兩個或兩個以上自變數對依變數影響之分析方法(林惠玲、

陳正倉，2003)。本研究設定市民 WTP 為依變數，探討受訪者社經特性、大型體 育場館使用經驗、活動關注與非使用效益認知程度等自變數，與依變數間之關係。

本研究使用的迴歸分析模式包括：普通最小平方法(Ordinary least squares, OLS) 、 Ordered Probit 與 Ordered Logit 迴歸模式。

OLS 為社會科學中被廣泛應用的迴歸模式，可用來分析連續依變數與其影響 變數間之線性因果關係，並適合用在預測類型之研究；同時在 OLS 模式中，各影 響變項的測量尺度又無特別之限制，故適合作為本研究探討 WTP 與各影響變數間 因果關係，以及建立出價模型之分析工具。

Ordered Probit 與 Ordered Logit 則為 Logistic 迴歸之擴展模式，屬於非線性機 率模型，兩者之函數圖形相似，皆適合用於估計「次序性」(ordinal)多元類別變數 資料⁵⁶；而兩者差別僅在 Ordered Probit 係利用累積標準常態分配函數來估計依變 數，Ordered Logit 則是立基在累積 Logistic 分配函數。Blaine et al.(2005)在其 CVM

56 係指多元類別變數之間存有次序或大小關係，可藉由給定 x 值的累計機率建立累積機率分配函 數，再採用 Logit 或 Probit 作為次序性類別依變數之連結函數，最後擬合出「累計 Logistic 迴歸模 型」(cumulative logistic regression model)。可參閱王濟川、郭志剛，2010，《Logistic 迴歸模型─方 法與應用》，二版，台北：五南圖書，頁 292-295。

實證研究中曾指出，Ordered Probit 模式非常適合用來估計支付技術所蒐集的詢價 資料，因該法所獲得之受訪者 WTP，係屬固定範圍內的次序性類別資料；此外，

Blaine et al.也提及應用 Ordered Probit 之便捷性，在於其模型估計參數如同 OLS 一 般，可直接加以解釋。據此，本研究使用支付卡法所蒐集之詢價樣本，亦適合利 用兩類次序性的 Probit 與 Logit 模式進行分析，並可與線性模式之分析結果相比 較。

承上說明，針對調查問卷所蒐集之出價樣本資料，本研究將利用各類變數分 組中點轉換為連續變數，以及原有的次序性類別變數資料，分別使用 OLS、Ordered Probit 與 Ordered Logit 模式進行迴歸分析。除探討 WTP 影響變數外，本研究也依 三種迴歸模式建立出價模型，以推估大巨蛋非使用效益價值，並比較三種模型的 估計結果。

伍、 信度與效度檢測

本研究利用 Cronbach’s

α

另在研究效度的部分，鑒於 CVM 之研究效度衡量難以操作化，本研究主要藉由觀 察問卷調查過程中受訪者的反應，以及其在經訪員說明後對於「大巨蛋非使用價 值」概念的理解情形，探測內容效度的良窳；同時，亦將在後續實證分析中，藉 觀察迴歸分析中各影響變數之係數，檢測研究結果之理論效度。