第三章 研究方法
五、 問卷前測
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（一）信度檢驗
採用Cronbach’s Alpha（α）信賴係數，以 α 數值超過 0.7 作為判斷信度之 標準，衡量量表中使用者對於問題回答是否具有一致性，以及人格特質、使用 動機、使用方式、與滿足程度等構面之一致性信度。
（二）描述性敘述統計
利用描述性敘述統計測量「人口變項」之分佈，以及短視頻APP 使用行為 之情況。
（三）因素分析
採用因素分析以檢驗調查問卷所蒐集資料之效度，並萃取「人格特質」、
「使用動機」、「滿足程度」中的重要因素。
（四）回歸分析
採用多元回歸分析法進行假設檢定，試圖探討人口變項、人格特質、短視 頻APP 之使用動機、使用行為與滿足程度各變量之間關係，自變量對於依變項 之影響程度。
五、 問卷前測
為檢驗問卷之效度、題目表述之準確度、清晰度，以及更便於受試者參與 問卷答題，本研究對問卷進行了前測。通過便利抽樣研究者本人之社交網絡，
共計40 個抽樣母體，回收 34 份有效樣本。前測問卷之結果將分別針對人格特 質、使用行為、使用動機以及滿足程度四組量表依次進行項目分析與信度分 析，並針對數據分析結果進行修改及調整。
在34 份有效樣本中，男性共 13 位（38.2%），女性共 21 位（61.3%）；20 至25 歲 9 人（佔 26.5%），26 至 30 歲 4 人（佔 11.8%），31 至 35 歲 7 人（佔 20.6%），36 至 40 歲 8 人（佔 23.5%），40 歲以上 6 人（佔 17.7%）。
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在尋求受試者之體驗感受與建議後，為了更符合中國大陸之社會情況與問 卷常用格式，將Likert 五點量表中「一般」之選項改為「一般」；將 16 題中有 關受教育程度之「大學本科或專科」一項拆分為「大學本科」與「大學專科」
兩項，更容易理解與作答。並根據指導教授與口試委員之建議，增加關於受試 者每日使用手機時長之題項，以便後續分析研究。
根據前測結果，分別對問卷中「使用動機」、「滿足程度」、「人格特質」及
「使用行為」四個量表進行因素分析，刪除不具鑑別力之題目，再進行信度分 析確保量表具有內部一致性。
由於已確定「使用動機」之各維度，遂進行信度分析，且Cronbach’s α 值 均高於0.7，達到高信度標準。在對于「使用動機」之題項進行因素分析中，使 用取樣適切性量數（KMO）與 Bartlett 球型檢定判斷，使用動機題項之 KMO 值 為0.690>0.6，近似卡方分配值 386.420，自由度 120，顯著性 0.000<0.01，適合 進行因素分析。其中「15、我想通過短視頻 APP 支持關注/喜愛的視頻主。」與
「11、我想通過自己錄製短視頻來模仿別人的熱門、搞笑影片。」兩題的因素 負荷量低於0.55 的標準值，需要刪除題目。刪除後，「社群互動動機」與「自 我表達動機」之構面的Cronbach’s α 值分別為 0.779 和 0.786，均高於 0.7 呈高 信度標準。
由於已確定「滿足程度」之構面，遂針對各維度進行信度分析。Cronbach’s α 值均高於 0.8，達到高信度標準。隨後進行因素分析，使用取樣適切性量數
（KMO）與 Bartlett 球型檢定判斷，滿足程度題項之 KMO 值為 0.775>0.7，近似 卡方分配值460.726，自由度 120，顯著性 0.000<0.01，適合進行因素分析。因 為本問卷中滿足程度變項與使用動機變項之題目相互對應，故應刪除「11、通 過自己錄製短視頻，我模仿了別人的熱門、搞笑影片。」與「15、通過短視頻 APP，我支持了關注/喜愛的視頻主」。刪除題項後，Cronbach’s α 值均高於 0.8，
依然達到高信度標準。
由於已確定「個人特質」之構面，遂針對各維度進行信度分析。Cronbach’s
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α 值均高於 0.7，達到高信度標準。對于「個人特質」之題項進行因素分析，使 用取樣適切性量數（KMO）與 Bartlett 球型檢定判斷，滿足程度題項之 KMO 值 為0.729>0.7，近似卡方分配值 212.535，自由度 66，顯著性 0.000<0.01，適合 進行因素分析。因素分析結果將「我是被動的人」作為反向題歸於「外向性特 質」構面中，為避免受試者混淆則刪除該題項，且刪除後「個人特質」量表之 內部一致性Cronbach’s α 值仍高於 0.7。
然而由於「使用行為」之題項未能通過因素分析區分構面，因此不進行討 論。通過信度分析檢測，「使用行為」量表之Cronbach’s α 值為 0.771，高於 0.7 以上，說明題項達到高信度標準，具有內部一致性。
正式問卷將根據前測結果進行修改後產生並擇期進行問卷發放與資料蒐 集。正式問卷詳見附錄。