問卷效度與信度分析

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表4-2-3（續）

使用方式 經常

N（%）

有時 N（%）

很少 N（%）

從未有過 N（%）

平均值

為直播主按讚 58（15.9%） 104（28.6%） 104（28.6%） 98（26.9%） 2.34 回覆參與直播間

的討論 28（7.7%） 83（22.8%） 111（30.5%） 142（39.0%） 1.99

關注直播間 52（14.3%） 96（26.4%） 105（28.8%） 111（30.5%） 2.24

4=經常 3=有時 2=很少 1=從未有過

第三節 問卷效度與信度分析

本研究參考過往相關文獻及量表，結合電商直播的使用情境與深度訪談所獲 得的資料，綜合考量設計出研究問卷，且正式問卷經過了前測後的修正，具有可 靠的內容效度。

由於問卷測量人格特質、使用方式、使用動機及滿足程度四個變項的題項眾 多，為了方便後續分析的進行，以及檢驗問卷的區別效度，本研究將針對這四個 變項的題項分別進行因素分析，採用主成分分析法（Principle Component Solution）

抽取共同因素，並使用最大變異數法（Varimx）轉軸，根據學者邱皓政（2010）

的建議，取特徵值（Eigenvalue）大於 1 的研究構面，與因素負荷量（Loading）

大於 0.55 的資料。為保證各個因素間互相區別，本研究要求每一題項在各因素 的負荷量具有超過 0.15 以上的差異，確保各因素的獨立性（Bauer, Mark, & Leach, 2002）。再依據數據將各個變項進行分組，簡化後續的研究分析。

正式施測所蒐集的數據，未能通過因素分析將使用方式的題項做出構面的區 分，故本節對使用方式的構面不再作討論。

根據因素分析萃取的結果，研究將重新整理三個變項各個構面的題項進行信 度檢測，以各個變數題項所取得的 Cronbach’s α 值，衡量題項間的內部一致性。

當 Cronbach’s α 係數高於 0.7 以上，則代表題項達到高信度的標準，具有內部一 致性。

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一、 人格特質的因素分析及信度檢驗

針對人格特質的題項進行因素分析，首先使用取樣適切性量數（KMO）與 Bartlett 球型檢定來判斷。人格特質題項的 KMO 值為 0.760>0.7，近似卡方分配 值 1428.081，自由度 28，顯著性 0.00<0.01，顯示適合進行因素分析。

經過因素分析後發現，人格特質的 8 道題能夠提取出兩個特徵值大於 1 的主 成分，累積解釋變異量為 66.689%。兩個因素的聚合情形呈現如表 4-3-1，因素 一所包含的 1-4 題為外向性特質的題項，因素二所包含的 5-8 題為開放性特質的 題項，與原問卷的設計相吻合。人格特質各個題項的因素負荷量均大於 0.55 的 標準值，表明每個題項對該因素的解釋度良好，故不需要刪除題目。

接下來，對經過因素分析後重新整理過的人格特質題項，進行信度分析，外 向性特質構面與開放性特質構面的 Cronbach’s α 值均高於 0.8，代表達到高信度 的標準。

表4-3-1：人格特質量表的因素負荷值及信度係數

因素及信度係數 測量題項 因素負荷值

外向性特質

Cronbach’s α = 0.839

我是喜歡說話的人。 0.881 我是擅於社交的人。 0.826

我是熱情的人。 0.809

我是主動的人。 0.596

開放性特質

Cronbach’s α = 0.812

我是具有創造性的人。 0.803 我是富有想像力的人。 0.8 我的興趣非常廣泛。 0.779 我是具有好奇心的人。 0.683

二、 使用動機的因素分析及信度檢驗

先使用取樣適切性量數（KMO）與 Bartlett 球型檢定來判斷。人格特質題項 的 KMO 值為 0.814>0.8，近似卡方分配值 3883.592，自由度 91，顯著性 0.00<

α=0.01，顯示適合進行因素分析。

經過因素分析後發現，使用者對電商直播的使用動機的 14 道題目能夠提取 出三個特徵值大於 1 的主成分，累積解釋變異量為 70.754%。三個因素的聚合情

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Whiting & Williams（2013）對於社群媒體的使用與滿足研究，也是將獲得產品資 訊和促銷資訊的動機一同歸納為資訊尋求動機。故本研究根據因素三的特點，將

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先使用取樣適切性量數（KMO）與 Bartlett 球型檢定來判斷。使用者對電商 直播的滿足程度的題項的 KMO 值為 0.876>0.8，近似卡方分配值 4018.649，自 由度 91，顯著性 0.00< α=0.01，顯示適合進行因素分析。

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表4-3-3（續）

因素及信度係數 測量題項 因素負荷值

資訊性滿足

Cronbach’s α = 0.893

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