問卷效度與信度分析

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由表 4-2 的電影 O2O 相關使用行為描述性統計可初步發現，無論單純通過 行動裝置線上購買電影票、線下到電影院觀看電影，還是結合線上與線下的 O2O 行為，平均每月使用頻次主要集中在 1 次及以下，其所佔比例分別有 57.0%、

53.9%和 57.0%，平均數也僅為 1.63 次、1.7 次和 1.63 次。無論是觀影行為本身 還是 O2O 購買電影票行為，其使用行為頻次較低，說明受試者大多為線下觀影 與 O2O 行為的低度使用者，依變項統計資料出現地板效應（floor effect）。另外，

三個行為的頻次分佈比例重合度很高，可見有通過線上購票習慣的受試者，在有 線下觀影需求時，通過 O2O 完成的比例很高。

表 4-2：電影 O2O 相關使用行為描述性統計

線上購票行為 線下觀影行為 O2O 行為 1 次及以下 57.0% 53.9% 57.0%

2 次 29.1% 30.3% 28.5%

3 次 9.8% 11.1% 10.7%

4 次 2.0% 2.6% 2.0%

5 次及以上 2.0% 2.4% 2.0%

M 1.63 1.7 1.63

第二節 問卷效度與信度分析

從內容效度來看，本研究問卷設計參考過往相關文獻提出之量表，並結合本 研究情境及前測受試者意見加以修正，以適合本研究之需要，因此具有可靠的內 容效度。

區別效度方面，針對 O2O 使用動機和線上介面的知覺變項分別進行因素分 析加以檢驗。採用主成分分析法（principle component analysis）抽取因素，使用 最大變異法（varimax）轉軸，取研究構面之特徵值（eigenalue）大於 1，且因素 負荷量大於 0.6、交互負荷量（cross loading）小於 0.15 的資料（Bauer，Mark &

Leach，2002）。

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一、

首先針對 O2O 使用動機相關題項進行因素分析，Bartlett 球形檢定結果呈現 顯著（χ²=5484.998，df=120，p=0.00），KMO=0.920，顯示適合進行因素分 析。觀察因素的聚合情形，發現社交性動機的「在線上購票之後到線下看電影讓 我跟朋友在約看電影過程中常保持資訊的溝通」一題，在因素一和因素三中存在 交叉負荷（cross loading，因素三中負荷量為 0.591，因素一中負荷量為 0.535），

且因素負荷量小於 0.6，因此刪除此題後重新進行因素分析。發現經濟性動機的

「在線上購票之後到線下看電影比較沒有隱性的綑綁消費」一題負荷量僅 0.570，

小於 0.6 的標準，故刪除此題。

按特徵值大於一法則，應取三個因素，以主成分分析法，使用最大變異法轉 軸，強制萃取成三個因素，因素負荷量矩陣如表 4-3。分析結果顯示三個因子的 累積解釋變異量為 74.423%，其中第一個因素包括原問卷中便利性動機和經濟性 動機的題項，重新命名為便利經濟性動機；第二個因素為原問卷中的娛樂性動機 題項，因此命名為娛樂性動機；第三個因素為原問卷中的社交性動機題項，因此 命名為社交性動機。

對因素分析後重新整理的 O2O 使用動機各構面題項進行信度分析，各構面 Cronbach’s alpha 內部一致性係數均大於 0.8，表示具有不錯的信度。各自變項構 面的平均值都在 3.5 以上，在 5 點李克特量表中說明其得分都有中上以上水平。

其中便利經濟性的得分最高，平均值為 4.29，其後是娛樂性的平均值為 3.58，社 交性的平均值為 3.52。

因此，假設一「消費者使用 O2O 消費的動機包括：a）娛樂性、b）便利性、

c）經濟性、d）社交性」中，娛樂性(假設一 a)與社交性動機(假設一 d)獲得支持，

便利性(假設一 b)與經濟性動機(假設一 c)獲得部分支持，兩者合併為便利經濟性 動機。

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KMO=0.925，顯示適合進行因素分析。以主成分分析法抽取因素，使用最大變異 面Cronbach’s alpha 內部一致性係數均大於 0.8，表示具有不錯的信度。各自變項 構面的平均值都在 3.5 以上，在 5 點李克特量表中說明其得分都有中上以上水

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