前測結果

一．產品屬性偏好分析

這一部份，調查受測者在購買平價時尚類服裝時，對於不同的產品屬性所給 予的重視程度為何。共 30 小題，採取李克特五點尺度量表進行衡量，詳細內容如 下：

 問項的產生：選取 Mark E.Parry（2002）的依照內隱外顯程度作為區分標準 的四種產品屬性、十種屬性層次分類法，并依據其屬性定義與本研究研究內 容的適切性發展出 30 個關於產品屬性的問項。

 衡量方式：採用五點尺度李克特量表，測試消費者認為某一產品屬性的重要

Var29 29 店內購物氣氛令人愉快

Var30 30 承諾「購後七天內可無條件退換」

1.均值分析

用於測量的變量是由 Mark E.Parry 的屬性分類發展而來的，但是考慮到此種 分類具有地區差異性和產業差異性，變量的產生過程也受到了研究者主觀意識影 響，因此在進行因素分析之前，本文先對 30 個測量變量進行均值分析，並對屬性 重要性均值低於平均值的變量予以淘汰。

將各產品屬性變量按其重要性的「均值」由大至小排序，結果如表 4-6：

表 4-6 產品屬性均值表

次序 變量 題項 均值 標準差

1 Var14 穿著該服裝讓你覺得輕鬆自在 4.41 .555

2 Var06 色彩搭配 4.41 .635

3 Var04 材質的美觀性（例如垂墜度、是否容易褶皺、挺闊度） 4.34 .570 4 Var16 穿著該服裝讓你覺得充滿自信 4.22 .678 5 Var02 做工（例如車工、剪裁、縫線） 4.20 .717 6 Var09 與已有服飾的可搭配程度 4.20 .780

7 Var29 店內購物氣氛令人愉快 4.16 .648

8 Var30 承諾「購後七天內可無條件退換」 4.13 .724

9 Var28 服務人員態度友善 4.13 .724

10 Var01 原材料（含棉量、含羊毛量、是否褪色） 4.11 .779

11 Var27 購買流程省時省力 4.08 .860

12 Var18 價格 4.08 .741

13 Var07 時尚度 4.06 .710

14 Var26 產品種類和款式多樣化 3.94 .937

15 Var08 獨特性 3.78 .934

16 Var05 材質的機能性（例如保暖、彈性、吸汗、防水） 3.66 .840 17 Var20 該產品來自你曾經購買過的品牌 3.45 .872

18 Var24 有實體店面 3.39 .936

19 Var25 有網購通路 3.27 .963

20 Var19 該產品來自知名品牌 3.22 .951

21 Var21 該品牌深受大眾喜愛 3.16 .781

22 Var15 穿著該服裝時能引起討論和關注 2.98 .968 23 Var23 商品展示及 DM 設計精美 2.97 .872

24 Var12 親友的建議 2.92 1.013

25 Var03 產地 2.86 1.067

26 Var22 該品牌的廣告具有吸引力 2.83 .901 27 Var10 該款式是當季熱賣新款 2.81 .990

28 Var13 店員的建議 2.81 .924

29 Var17 產品外包裝 2.56 .852

30 Var11 該款式是雜誌推薦款 2.55 .958

本題採取李克特五點量表，取均值 3（3=普通）為選擇邊界，由上表可見，

Var15、Var23、Var12、Var03、Var22、Var10、Var13、Var17、Var11 的得分在平 均值以下，即對多數消費者來說，這幾個因素在購買平價時尚服飾時不重要或非 常不重要，故刪除上述變量再進行因素分析，以提高分析結果準確度。

2.因素分析

（1）適合性分析——KMO 和 Bartlett 的檢驗

KMO「取樣切當性」檢定，Bartlett 是「球性」檢定。KMO 是 Kaiser Meyer Olkin（1974）所提出的取樣適切性量數，其值介於 0 與 1 之間，當 KMO 值愈接 近 1 時，表示變項之間的共同因素愈多，愈適合進行因素分析。如果 KMO 小於 0.6，則不宜進行因素分析。由表 4-7 可知，本研究前測的 KMO 值為 0.604 大於 0.6，因此符合 Kaiser-Meyer-Olkin 因素分析適合性的要求。另一指標 Bartlett 球 性檢定的顯著性是 0.000，已達顯著水準，適合進行因素分析。

表 4-7 KMO 和 Bartlett 的檢驗 KMO 和 Bartlett 的檢驗

取樣足夠度的 Kaiser-Meyer-Olkin 度量 .604

Bartlett 的球形度檢驗

近似卡方 876.209

自由度 435

顯著性 .000

（2）因素萃取

本研究詢問受測者對產品屬性重要程度的看法，搜集數據後，利用因素分析

的技術觀察影響受測者購買決策的關鍵因素及其影響程度。首先利用主成份分析

出各個變數主要由哪些因素解釋(取 Varimax 的因素負荷量大於 0.50 的因素)。

表 4-9 產品屬性重要程度——轉軸後因素負荷量矩陣 成份

1 2 3 4 5 6 7

Var07 .798 -.126 .120 .191 .089 -.071 -.046 Var04 .699 .273 -.109 -.005 -.125 .148 .125 Var08 .684 .002 .175 -.103 .009 -.434 .329 Var06 .662 .041 -.040 .345 -.218 .137 -.176 Var16 .581 .258 .112 -.177 .079 .161 -.431 Var02 .246 .748 .106 -.067 .051 -.009 -.077 Var01 .003 .730 -.057 -.007 .267 .006 .130 Var30 -.075 .656 .292 .242 -.110 .044 .088 Var29 .066 .144 .905 .046 .081 -.068 -.016 Var28 .020 .104 .871 .216 .153 .021 .027 Var27 .077 -.192 .525 .508 .174 .205 -.234 Var26 .141 .105 .172 .748 .087 -.283 .036 Var25 .050 -.076 .233 .706 .198 .069 .022 Var09 .065 .462 -.097 .582 .012 .191 -.070 Var19 -.092 .148 -.029 -.045 .815 .051 .012 Var20 .031 .020 .287 .096 .792 -.052 .057 Var21 -.036 .017 .063 .272 .725 -.007 -.017 Var18 .080 .196 -.035 .112 .091 .786 .118 Var24 .003 .368 -.139 .352 .195 -.610 -.056 Var05 .102 .254 .077 -.154 .022 .097 .771 Var14 .215 .315 .249 -.200 -.099 -.153 -.496 萃取方法:主成份分析

旋轉方法 :具有 Kaiser 常態化的 Varimax 法。

(4)因素的抽取及命名

因素的抽取是考慮轉軸後因素負荷量數值較大的那些變數（也就是變異數最 大，Varimax 的因素負荷量至少應大於 0.50 的那些變數。由上表的陰影部份所顯 示可知，因素負荷量矩陣分別將 21 個題目分配到七個主成份（因素）中，第一個 因素主要與 Var07、Var04、Var08、Var06、Var16 相關，第二個因素主要與 Var02、

Var01、Var30 相關，第三個因素主要與 Var29、Var28、Var27 相關，第四個因素 主要與 Var26、Var25、Var09 相關，第五個因素主要與 Var19、Var20、Var21 相 關，第六個因素與 Var18 相關，第七個因素主要與 Var05 相關。

3.小結

由前測的均值分析結果可知, 問卷中的第 15 題（穿著該服裝時能引起討論和 關注）、23 題（商品展示及 DM 設計精美）、12 題（親友的建議）、03 題（產地）、

22 題（該品牌的廣告具有吸引力）、10 題（該款式是當季熱賣新款）、13 題（店 員的建議）、17 題（產品外包裝）以及 11 題（該款式是雜誌推薦款）被受測者認 為重要性較低，在正式測試時，將對這些問項進行進一步驗證。

另外，前測的因素分析結果顯示，消費者在購買平價時尚服飾時,所重視的產 品屬性因素可以歸納為 7 類，按其解釋程度從高到低排序如下:①設計(12.117%)、

②品質（11.144%）、③購物體驗（10.928%）、④附加屬性與多樣化選擇（10.710%）、

⑤品牌（10.213%）、⑥價格（6.939%）、⑦功能性（6.181%）。

同時，受限於前測樣本較少，部份數據存在跑偏現象。